Tokenization

關于Tokenization，網上有翻譯成"分詞"的，但是我覺得不是很準確，容易引起誤導。一直找不到合適的中文來恰當表達，所以下文采用原汁原味的英文表達。

在正式進入主題之前，先來看看NLP任務中最基礎也最先需要進行的一步：tokenization。簡單說，該操作的目地是將輸入文本分割成一個個token，和詞典配合以讓機器認識文本。Tokenization的難點在于如何獲得理想的切分，使文本中所有的token都具有正確的表義，并且不會存在遺漏（OOV問題）。

接下來，我們簡單梳理下目前主流的tokenization方法，及其優(yōu)缺點。

詞粒度

詞粒度的切分就跟人類平時理解文本原理一樣，常常用一些工具來完成，例如英文的NLTK、SpaCy，中文的jieba、LTP等。舉個栗子：

英文：

live in New York ------> live / in / New York /

中文：

在紐約生活 -----> 在 / 紐約 / 生活

詞粒度的切分能夠非常好地保留完整語義信息，但是如果出現(xiàn)拼寫錯誤、英文中的縮寫等情況，魯棒性一般。另一方面，詞切分會產生非常巨大的詞表，而且這都不能確保不會出現(xiàn)out of vocabulary問題。

字粒度

字粒度最早應該是2015年Karpathy^[1]提出，簡單說英文就是以字母為單位（對于大小寫不敏感的任務，甚至可以先轉小寫再切分），中文就是以字為單位，舉個栗子，

英文：

live in New York -----> l / i / v /e / i / n / N / e / w / Y / o / r /k

中文：

在紐約生活 -----> 在 / 紐 / 約 / 生 / 活

可以看出，字粒度的切分很好地解決了詞粒度的缺陷，魯棒性增強、詞表大大減小。但另一方面，也會帶來一些麻煩：

• 「毫無意義」：一個字母或一個單字本質上并沒有任何語義意義；

• 「增加輸入計算壓力」：減小詞表的代價就是輸入長度大大增加，從而輸入計算變得更耗時耗力；

如果詞粒度不理想，而且字粒度似乎也有自己的問題，那么還有什么替代方法呢？

Here comes subword tokenization!

Subword粒度

我們理想中的tokenization需要滿足：

• 它能夠在不需要無限詞匯表的情況下處理缺失的標記，即通過有限的已知單詞列表來處理無限的潛在詞匯；

• 此外，我們不希望將所有內容分解為單個字符的額外復雜性，因為字符級別可能會丟失單詞級別的一些含義和語義細節(jié)。

為此，我們需要考慮如何重新利用『小』單詞來創(chuàng)建『大』單詞。subword tokenization不轉換最常見的單詞，而是將稀有單詞分解成有意義的子詞單元。如果unfriendly被標記為一個稀有詞，它將被分解為un-friendly-ly，這些單位都是有意義的單位，un的意思是相反的，friend是一個名詞，ly則變成副詞。這里的挑戰(zhàn)是如何進行細分，我們如何獲得un-friend-ly而不是unfr-ien-dly。

NLP最火的網紅 Transformer 和 BERT 就是Subword的帶鹽人，來看個它們做tokenization的栗子，

I have a new GPU ?----> [’i’, ’have’, ’a’, ’new’, ’gp’, ’##u’, ’.’]

subword粒度切分算法又有以下幾種：

• BPE

• WordPiece

• ULM

BPE

BPE全稱Byte Pair Encoding，字節(jié)對編碼，首先在Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units^[2] 中提出。BPE 迭代地合并最頻繁出現(xiàn)的字符或字符序列，具體步驟：

準備足夠大的語料庫

定義好所需要的詞表大小

將單詞拆分為字符序列，在末尾添加后綴 </ w>，并統(tǒng)計單詞頻率。本階段的subword的粒度是字符。例如，“ low”的頻率為5，那么我們將其改寫為l o w </ w>：5

統(tǒng)計每一個連續(xù)字節(jié)對的出現(xiàn)頻率，選擇最高頻者合并成新的subword

重復第4步直到達到第2步設定的subword詞表大小或下一個最高頻的字節(jié)對出現(xiàn)頻率為1

舉個栗子，我們輸入，

{'l?o?w?</w>':?5,?'l?o?w?e?r?</w>':?2,?'n?e?w?e?s?t?</w>':?6,?'w?i?d?e?s?t?</w>':?3}

第一輪迭代，統(tǒng)計連續(xù)的每兩個字節(jié)出現(xiàn)的次數(shù)，發(fā)現(xiàn) e 和s 共現(xiàn)次數(shù)最大，合并成es，有，

{'l?o?w?</w>':?5,?'l?o?w?e?r?</w>':?2,?'n?e?w?es?t?</w>':?6,?'w?i?d?es?t?</w>':?3}

第二輪迭代，統(tǒng)計連續(xù)的每兩個字節(jié)出現(xiàn)的次數(shù)，發(fā)現(xiàn) es 和t 共現(xiàn)次數(shù)最大，合并成est，有，

{'l?o?w?</w>':?5,?'l?o?w?e?r?</w>':?2,?'n?e?w?est?</w>':?6,?'w?i?d?est?</w>':?3}

依次繼續(xù)迭代直到達到預設的subword詞表大小或下一個最高頻的字節(jié)對出現(xiàn)頻率為1。

以上是BPE的整體流程，關于BPE更多細節(jié)可以參考：Byte Pair Encoding^[3]

Unigram LM

Unigram語言建模首先在Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates^[4]中提出，基于所有子詞出現(xiàn)是獨立的假設，因此子詞序列由子詞出現(xiàn)概率的乘積生成。算法步驟如下：

準備足夠大的語料庫

定義好所需要的詞表大小

給定詞序列優(yōu)化下一個詞出現(xiàn)的概率

計算每個subword的損失

基于損失對subword排序并保留前X%。為了避免OOV，保留字符級的單元

重復第3至第5步直到達到第2步設定的subword詞表大小或第5步的結果不再變化

unigram-LM模型比BPE更靈活，因為它基于概率LM，并且可以輸出具有概率的多個分段。它不是從一組基本符號開始，更具某些規(guī)則進行合并，如BPE或WordPiece，而是從一個龐大的詞匯量開始，例如所有預處理的單詞和最常見的子字符串，并逐步減少。

WordPiece

WordPiece首先在 JAPANESE AND KOREAN VOICE SEARCH^[5] 中提出，最初用于解決日語和韓語語音問題。它在許多方面類似于BPE，只是它基于可能性而不是下一個最高頻率對來形成一個新的子詞。算法步驟如下：

準備足夠大的語料庫

定義好所需要的詞表大小

將單詞拆分成字符序列

基于第3步數(shù)據(jù)訓練語言模型

從所有可能的subword單元中選擇加入語言模型后能最大程度地增加訓練數(shù)據(jù)概率的單元作為新的單元

重復第5步直到達到第2步設定的subword詞表大小或概率增量低于某一閾值

WordPiece更像是BPE和Unigram LM的結合。

小結

簡單幾句話總結下Subword的三種算法：

• BPE：只需在每次迭代中使用「出現(xiàn)頻率」來確定最佳匹配，直到達到預定義的詞匯表大小；

• Unigram：使用概率模型訓練LM，移除提高整體可能性最小的token；然后迭代進行，直到達到預定義的詞匯表大小；

• WordPiece：結合BPE與Unigram，使用「出現(xiàn)頻率」來確定潛在匹配，但根據(jù)合并token的概率做出最終決定.

Sentencepiece

到目前為止，可以發(fā)現(xiàn)subword結合了詞粒度和字粒度方法的優(yōu)點，并避免了其不足。但是，仔細想會發(fā)現(xiàn)上述三種subword算法都存在一些問題：

• 「都需要提前切分(pretokenization)」 ：這對于某些語言來說，可能是不合理的，因為不可以用空格來分隔單詞；

• 「無法逆轉」：原始輸入和切分后序列是不可逆的。舉個栗子，下面兩者的結果是相等的，即空格的信息經過該操作被丟失

  Tokenize(“World.”) == Tokenize(“World .”)

• 「不是End-to-End」：使用起來并沒有那么方便

ok，here comes SentencePiece！來看看是怎么解決上述問題的

• SentencePiece首先將所有輸入轉換為unicode字符。這意味著它不必擔心不同的語言、字符或符號，可以以相同的方式處理所有輸入；

• 空白也被當作普通符號來處理。Sentencepiece顯式地將空白作為基本標記來處理，用一個元符號 “▁”（ U+2581 ）轉義空白，這樣就可以實現(xiàn)簡單地decoding

• Sentencepiece可以直接從raw text進行訓練，并且官方稱非常快！

快結束了，我想說一下，這真的不是Sentencepiece的軟文（谷歌，打錢！）

SentencePiece集成了兩種subword算法，BPE和UniLM， WordPiece 則是谷歌內部的子詞包，沒對外公開。感興趣的可以去官方開源代碼庫玩玩：google/sentencepiece^[6]

放個栗子：

>>>?import?sentencepiece?as?spm >>>?s?=?spm.SentencePieceProcessor(model_file='spm.model') >>>?for?n?in?range(5): ...?????s.encode('New?York',?out_type=str,?enable_sampling=True,?alpha=0.1,?nbest=-1) ... ['▁',?'N',?'e',?'w',?'▁York'] ['▁',?'New',?'▁York'] ['▁',?'New',?'▁Y',?'o',?'r',?'k'] ['▁',?'New',?'▁York'] ['▁',?'New',?'▁York']

最后，如果想嘗試WordPiece，大家也可以試試HuggingFace的Tokenization庫^[7]

from?tokenizers?import?Tokenizer from?tokenizers.models?import?BPE from?tokenizers.pre_tokenizers?import?Whitespace from?tokenizers.trainers?import?BpeTrainertokenizer?=?Tokenizer(BPE()) tokenizer.pre_tokenizer?=?Whitespace()trainer?=?BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]",?"[CLS]",?"[SEP]",?"[PAD]",?"[MASK]"]) tokenizer.train(trainer,?["wiki.train.raw",?"wiki.valid.raw",?"wiki.test.raw"])output?=?tokenizer.encode("Hello,?y'all!?How?are?you???????") print(output.tokens) #?["Hello",?",",?"y",?"'",?"all",?"!",?"How",?"are",?"you",?"[UNK]",?"?"]

本文參考資料

[1]

2015年Karpathy: https://github.com/karpathy/char-rnn

[2]

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units: https://arxiv.org/abs/1508.07909

[3]

Byte Pair Encoding: https://leimao.github.io/blog/Byte-Pair-Encoding/

[4]

Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates: https://arxiv.org/abs/1804.10959

[5]

JAPANESE AND KOREAN VOICE SEARCH: https://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en//pubs/archive/37842.pdf

[6]

google/sentencepiece: https://github.com/google/sentencepiece

[7]

HuggingFace的Tokenization庫: https://github.com/huggingface/tokenizers

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【NLP】机器如何认识文本 ？NLP中的Tokenization方法总结的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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