使用Byte Pair Encoding (BPE)优化子词分词的技巧与实践

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• 分类：自然语言处理（NLP）
• 标签：BPE、分词算法、子词编码、自然语言处理、优化
• 日期：2025年4月1日

核心观点概述

Byte Pair Encoding (BPE) 是一种常见的子词分词算法，通过逐步合并频率最高的字符对，生成一个高效的子词词表。它被广泛用于自然语言处理（NLP）任务中，尤其是在神经机器翻译（NMT）中，用以解决稀有词问题。

💡 启发点：BPE通过贪婪算法逐步构建子词表，能够在词汇表大小和编码效率之间取得平衡。

重点内容提取

## BPE的核心思想

• BPE从一个基础的小型词表出发，不断合并频率最高的字符对，逐步生成新的子词单元。
• 其目标是在子词粒度和词汇表大小之间找到平衡，使得模型既能高效编码，又能处理稀有词。

## BPE的操作步骤

1. ✅ 准备基础词表：例如英文中包含26个字母及符号（如 _ 表示单词结尾）。
2. ⚠️ 拆分语料为最小单元：将训练语料中的单词拆解为单个字符。
3. ❗️ 统计频率并合并：找到语料中频率最高的相邻字符对，并将其合并为新的子词。
4. 重复迭代：直到达到预设的子词表大小或频率阈值。

## 示例：从语料库中生成子词表

以下是一个简单的BPE操作示例。

初始语料库（带频次）

基础字符频次统计

第一次迭代：合并频率最高的字符对

• 合并 r 和 _，形成新子词 r_，更新后的频次为9。
• 更新后的字符频次表：

## 优缺点分析

• 优点：
  • 高效平衡了词汇表大小和编码步数。
  • 能够处理稀有词，避免OOV（Out of Vocabulary）问题。
• 缺点：
  • 基于贪婪算法，无法生成带概率的多种分词结果。
  • 解码时可能存在歧义问题，例如同一输入可对应多种分词方式。

常见错误与注意事项

⚠️ 分词歧义问题：例如，"Hello World" 的分词结果可能出现多种形式，如 "Hell/o/world" 或 "He/llo/world"。

⚠️ 贪婪算法局限性：BPE仅考虑当前最优合并对，可能错过全局最优解。

行动清单

• 实现一个简单的BPE算法，用于小型语料库测试。
• 探索不同BPE参数（如词汇表大小）对模型性能的影响。
• 比较BPE与其他分词方法（如WordPiece）的实际效果。

[思考] 延伸问题

1. 如何改进BPE算法，使其支持概率分词？
2. 在多语言模型中，BPE如何适配不同语言的特性？
   1. • 任务是跨语言迁移/翻译 → 建议 共享 BPE + 语言前缀
   2. 如果是低资源语言建模 → 考虑 独立子词表 或 BBPE 分配资源更公平
3. 以结合深度学习技术优化BPE的子词选择过程？

来源：本文内容摘自论文《Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units》，链接：https://arxiv.org/pdf/1508.07909