本文從PaddleNLP源碼入手，分析WordPiece是如何基于詞表對輸入的文本進行子詞切分的。

為了更好地閱讀本文，你需要知道子詞切分與tokenize相關的知識，可以參考我之前的文章:

• tokenizer簡介
• tokenizers：BPE算法

WordPiece采用了一種貪心的最長匹配搜索算法來將原始文本切分成子詞。

為簡單起見，假設詞表中只有三個子詞：['un', 'aff', 'able']，我們要切分的單詞是“unaffable”。具體做法是，初始化兩個位置變量（start和end，分別表示最左側字符的位置和最右側字符的位置），然后將end逐個減1，每次移動后（包括初始時）都將從start到end的字符拼接起來，并查看它們是否在詞表中。

另外，如果start不為0（即對應的字符不是開頭的字符），那么需要在子詞前面加上##。

本部分代碼如下：

output_tokens = [] for token in whitespace_tokenize(text):# whitespace_tokenize是先將text按照空格切分，這對于輸入一個句子的情況下有用# 接下來，把token想象成單詞“unaffable”chars = list(token)if len(chars) > self.max_input_chars_per_word:# 這里做了一個限制：如果一個單詞的長度超過了設定值（默認是100），那么便被標記為預先定義的字符，一般是`UNK`output_tokens.append(self.unk_token)continueis_bad = Falsestart = 0sub_tokens = []# 初始化了startwhile start < len(chars):end = len(chars)cur_substr = Nonewhile start < end:# 從最后一個字符逐個向左遍歷，保證匹配到的子詞是最長的substr = "".join(chars[start:end])if start > 0: # 添加特殊的連接符substr = "##" + substrif substr in self.vocab: # 姑且把vocab理解為一個列表或鍵為詞表中單詞的字典cur_substr = substrbreakend -= 1if cur_substr is None:# 這里是一個否決條件，如果end走了一遍仍沒有找到合適的子詞，那么說明當前從start到end組成的子詞不在詞表中is_bad = Truebreaksub_tokens.append(cur_substr)start = endif is_bad:# 只有有任意一部分不在詞表中，那么當前token就被標記為`UNK`output_tokens.append(self.unk_token)else:output_tokens.extend(sub_tokens)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的WordPiece是如何基于词表对文本进行切分的的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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