Transformer实战（9）——Transformer分词算法详解

Transformer实战（9）——Transformer分词算法详解

• 0. 前言
• 1. 子词分词算法
• 2. 加载预训练分词器
• 3. 常见字词分词算法
  • 3.1 字节对编码
  • 3.2 WordPiece
  • 3.3 SentencePiece
• 4. 使用 tokenizers 库训练分词器
  • 4.1 训练 BPE
  • 4.2 训练 WordPiece
  • 4.3 空分词管道
• 小结
• 系列链接

0. 前言

在自然语言处理领域，高效准确的分词算法是构建强大语言模型的基础。随着 Transformer 架构的广泛应用，子词分词算法已成为处理多语言文本和稀有词汇的关键技术。本文将从理论到实践，全面解析现代自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 中最主流的三种分词方法：BPE、WordPiece 和 SentencePiece，探讨这些算法的核心原理和适用场景，并介绍使用 tokenizers 库训练分词器的完整流程。

1. 子词分词算法

在 BERT 语言模型一节中，我们使用 BertWordPieceTokenizer 分词器 (tokenizer) 训练了 BERT 模型。在本节中，我们将详细讨论分词过程。分词是将文本输入拆分为词元 (token)，并为每个词元分配一个标识符，然后将其输入到神经网络架构中的过程。最直观的方法是根据空格将序列拆分成较小的块，但这种方法并不适用于所有语言，例如中文、韩语等，并且可能导致词汇表过大的问题。绝大部分 Transformer 模型都采用子词分词，不仅有助于降低维度，还能够对训练中未