词汇分割方法：WordPiece Model 和 Byte Pair Encoding 的详细解读

在自然语言处理（NLP）领域，词汇分割方法是文本预处理的重要步骤，尤其对于诸如词嵌入和语言模型这类任务来说至关重要。两种常见的词汇分割方法是 WordPiece Model 和 Byte Pair Encoding (BPE)。本文将详细讲解这两种方法的原理、公式，并提供相应的 Python 实现。

WordPiece Model

WordPiece 的原理

WordPiece Model 主要用于分割词汇以处理低频词汇问题。它是一种基于统计的词汇分割方法，通常应用于诸如 BERT 这样的预训练模型中。WordPiece 将句子中的单词拆分为子词，以提高模型的泛化能力。

给定词汇表 $V$ 和输入序列 $S = [s_1, s_2, \ldots, s_n]$ ，WordPiece 会尝试通过贪心算法找到一种子词分割方式，以使得子词在词汇表 $V$ 中出现的概率最大。WordPiece 的目标函数可以表述为：

\text{score}(S) = \prod_{i=1}^m P(w_i)

其中， $P(w_i)$ 是词汇 $w_i$ 的概率，通过最大似然估计获得。通常情况下，词汇表是通过一个预训练过程获得的，其中词汇表 $V$ 包含常见词以及部分子词和字符。

WordPiece 的实现代码

以下是一个简单的 Python 实现示例，通过构建概率分布并基于贪心算法进行分割：

python
import collections

# 假设已有训练好的词汇表和子词概率分布
vocab = {'a', 'ab', 'c', 'ca', 'cab'}
prob = {'a': 0.6, 'ab': 0.4, 'c': 0.5, 'ca': 0.4, 'cab': 0.1}

def wordpiece_tokenizer(word, vocab, prob):
    tokens = []
    start = 0
    while start < len(word):
        end = len(word)
        sub_word = None
        while start < end:
            candidate = word[start:end]
            if candidate in vocab:
                sub_word = candidate
                break
            end -= 1
        if sub_word is None:
            raise ValueError("无法找到合适的子词")
        tokens.append(sub_word)
        start = end
    return tokens

# 示例
word = 'cabc'
tokens = wordpiece_tokenizer(word, vocab, prob)
print("WordPiece 分词结果：", tokens)

在这个例子中，wordpiece_tokenizer 函数将词 cabc 分割成 ['ca', 'b', 'c']，这是在词汇表允许的情况下，贪心算法所能找到的最优子词分割。

Byte Pair Encoding (BPE)

BPE 的原理

Byte Pair Encoding 是一种基于字符的压缩算法，最初用于数据压缩，后来被引入到 NLP 领域作为词汇分割技术。BPE 的核心思想是逐步合并频次最高的字符或字符对，生成子词，最终生成指定大小的词汇表。

BPE 算法的核心步骤如下：

初始化所有字符为独立的子词。
统计词汇中的字符对出现频次，找到频次最高的字符对。
将频次最高的字符对合并为一个新的子词。
重复步骤 2 和 3，直到达到设定的词汇表大小或频次不再更新。

在公式上，给定初始字符集 $C$ 和目标词汇表大小 $N$ ，BPE 生成的词汇表 $V$ 可以描述为：

V = C \cup \{(a, b) \;|\; \text{arg max}_{(a, b)} \; \text{freq}(a, b)\}

其中， $\text{freq}(a, b)$ 是字符对 $(a, b)$ 在当前词汇中的出现频次。

BPE 的实现代码

以下是 BPE 算法的简单实现，采用贪心法不断合并频次最高的字符对，直到生成目标词汇表：

python
from collections import Counter, defaultdict

# 初始词汇和字符对
corpus = ["aabbcc", "aabb", "abac"]
bpe_vocab = Counter(corpus)

def get_stats(vocab):
    pairs = defaultdict(int)
    for word, freq in vocab.items():
        symbols = list(word)
        for i in range(len(symbols) - 1):
            pairs[symbols[i], symbols[i + 1]] += freq
    return pairs

def merge_vocab(pair, vocab):
    new_vocab = {}
    bigram = "".join(pair)
    for word in vocab:
        new_word = word.replace("".join(pair), bigram)
        new_vocab[new_word] = vocab[word]
    return new_vocab

num_merges = 10
for i in range(num_merges):
    pairs = get_stats(bpe_vocab)
    if not pairs:
        break
    best_pair = max(pairs, key=pairs.get)
    bpe_vocab = merge_vocab(best_pair, bpe_vocab)

print("BPE 分词结果：", bpe_vocab)

在这个代码中，通过 get_stats 函数找到最频繁的字符对，然后合并这些字符对到 bpe_vocab 中。这样可以逐步扩展词汇表，直至达到所需大小或频率限制。

结论

WordPiece 和 BPE 都是应对词汇稀疏性问题的有效分词方法，适合处理低频词汇和未登录词。WordPiece 主要基于概率分布进行分词，适合有特定词汇表的模型；而 BPE 则是基于频次逐步合并的字符分割方法，适用于动态生成词汇表的任务。两者在实际应用中各有其优势，选择时需根据具体任务和数据特点进行权衡。

目录