分词算法的比较
分词方法对比：WordPiece、BPE与ULM的核心差异解析
元数据
- 分类：自然语言处理 (NLP)
- 标签：分词方法、WordPiece、BPE、ULM
- 日期：2025年4月2日
1️⃣ 核心观点总结
分词是自然语言处理中的基础步骤，不同的分词方法会显著影响模型性能。本文对比了三种常见的分词方法：WordPiece、BPE（Byte Pair Encoding）和ULM（Unigram Language Model），并分析了它们在词表生成策略和合并规则上的差异。
2️⃣ 重点内容解析
💡 WordPiece与BPE的对比
-
共同点：
两者都基于“合并”的思想，先将语料拆分为最小单位（如英文中的26个字母和符号），再逐步合并，生成从小到大的词表。 -
区别：
| 方法 | 合并依据 |
|---|---|
| WordPiece | 基于词与词之间的互信息（MI） |
| BPE | 基于词的共现频率 |
📈 趋势预测：随着更多上下文感知模型的引入，基于互信息的WordPiece可能更受欢迎。
💡 WordPiece与ULM的对比
-
共同点：
两者都使用语言模型来选择子词，基于概率评估分词效果。 -
区别：
| 方法 | 词表构建策略 | 输出结果 |
|---|---|---|
| WordPiece | 从小到大逐步合并 | 单一分词方案 |
| ULM | 从大到小逐步删除 | 多个带概率的分词结果 |
✅ 启发点：ULM通过保留多个分词可能性，为下游任务提供更多灵活性。
⚠️ 常见错误
- 将BPE误认为是基于互信息的方法，而实际上它是基于共现频率。
- 忽略ULM输出的多样性，错误地将其与其他单一分词方法混为一谈。
3️⃣ 技术术语通俗解读
- 互信息（Mutual Information, MI）：用来衡量两个词同时出现时的信息增益，类似于“关联强度”。
- 共现频率：统计两个词在语料中一起出现的次数。
- 语言模型（Language Model）：预测句子中某个词出现的概率模型。
4️⃣ 行动清单
- ✅ 探索实际项目中不同分词方法对模型性能的影响。
- ✅ 实现一个简单的BPE算法，理解其合并过程。
- ✅ 深入研究ULM对多样性分词输出的具体应用场景。
[思考] 板块
- 如何在实际应用中选择适合的分词方法？是否需要根据任务动态调整？
- ULM输出多个分词结果是否会增加模型复杂度？如何权衡？
- 是否可以结合WordPiece和ULM的方法，既保留互信息的优势，又实现多样性输出？
来源：原文内容整理自自然语言处理领域基础知识。