NLP Subword算法详解：BPE、WordPiece与ULM比较

NLP领域中的Subword算法是近年来提高模型性能的关键技术之一，特别是自BERT在2018年的崛起后，它已成为预训练语言模型的常见组成部分。传统的词分割方法存在处理未知或罕见词汇（OOV）和词缀关系学习的问题。Character embeddings虽然能应对OOV，但粒度过细。Subword算法，如BytePair Encoding (BPE)、WordPiece和ULM，通过更精细的粒度，如字节对或词内切分，解决了这些问题。 BPE是一种数据压缩技术，通过频繁的字节对替换为新字节来减少词汇表大小，如OpenAI GPT-2和Facebook RoBERTa采用此方法。它的优点是可以灵活控制词汇表大小和句子所需token的数量，从而优化模型性能。然而，BPE是基于贪心和确定性的符号替换，无法提供概率性的多片段结果，这是其主要局限性。 算法流程包括以下步骤： 1. 准备大量训练数据。 2. 设定期望的子词表大小。 3. 将单词拆分为字符序列，并添加特殊的后缀 "</w>" 表示子词结束。 4. 统计字符对的频率，优先合并高频率的组合，形成新的子词。 5. 重复步骤4，直至达到预设的子词表大小或下一个最高频率的字节对出现频率低于1为止。 WordPiece算法是另一种流行的子词算法，它在BPE的基础上，允许概率性地分割，使得模型可以根据上下文动态决定是否分解一个词。这种方法增加了模型对未知词汇的适应能力。 最后，Universal Language Model Fine-tuning (ULMFiT)中的子词方法也值得一提。ULMFiT通过预训练阶段学习广泛的文本表示，然后在下游任务中微调，利用了语言模型的上下文理解能力，为子词分割提供了更丰富的上下文信息。 总结来说，BPE、WordPiece和ULM等Subword算法通过改进词汇表处理和上下文感知，有效解决了OOV问题，提升了NLP模型在实际应用中的表现。这些算法的选择取决于具体任务的需求和模型架构，它们都为现代NLP研究和实践带来了显著的进步。