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wordpiece、unigram、sentencepiece基本原理

news 2025/10/11 5:34:10

1.WordPiece

1.1 基本原理

WordPiece是一种基于统计的子词分词算法，它将单词分解为更小的子词单元

主要特点包括：

将罕见词分解为更小的已知子词
保留常见词作为完整单元
词汇表通过训练数据学习得到

1.2 训练过程

1.2.1 初始化词表

将所有字符加入初始词汇表
将训练语料中的所有单词按字符拆分并统计频率

"low" → ["l", "##o", "##w"]

在单词开头添加一个特殊的子词前缀（如 ##），表示这是一个词的中间或尾部片段。

1.2.2 迭代与合并

与BPE类似，但是算法略有不同：将 pair 的频率除以其单个 token 的频率乘积(互信息)

这个公式衡量的是A和B的互信息。如果A和B经常在一起出现（freq_of_pair 高），而它们各自又不是很常见的字符（freq_of_token1 和 freq_of_token2 不高），那么它们的得分就会很高。这意味着A和B的组合具有很高的“粘性”，应该被合并成一个新的子词单元。

该算法优先考虑单个 token 在词表中不太频繁的 pair 进行合并。

1.2.3 终止

重复步骤3，直到词汇表达到预定大小，或者下一次合并的得分低于某个阈值

1.3 特殊符号

1.3.1 常见符号

1.3.2 关键说明

模型依赖性
- BERT类模型：主要使用 [CLS], [SEP], [MASK], [PAD]。
- GPT类模型：常用 [BOS], [EOS], [PAD]。
分词策略
- [UNK] 应尽量避免，WordPiece/BPE会优先拆分子词（如 "happiness" → ["happy", "##ness"]）。
特殊符号的嵌入
- 这些符号在模型中有对应的嵌入向量，与普通词同等处理，但功能不同。

1.3.3 存在意义

结构化输入：明确序列边界（如[SEP]）和任务类型（如[CLS]）。
鲁棒性：处理变长输入（[PAD]）、未知词（[UNK]）。
任务适配：支持分类（[CLS]）、生成（[EOS]）、预训练（[MASK]）等不同需求。

1.3.4 其他特殊符号

GPT系列使用的BBPE分词器，其特殊符号更倾向于使用简洁的符号，并且在训练开始时就被永久地加入词汇表。

<|endoftext|>：这是GPT系列中一个多功能的特殊符号。它同时充当：
- 文档分隔符：在训练时，用于拼接多个独立文档。
- 序列结束：表示一个序列或回合的结束。
- 在聊天模型中，它常被用作“轮次”的分隔符。

系统、用户、助手角色标记：在ChatGPT等对话模型中，会使用特殊的符号来标记对话中的不同角色，例如：

system：表示系统提示。
user：表示用户说的话。
assistant：表示模型（助手）的回复。

这些符号帮助模型理解对话的轮次和上下文，从而生成符合其“助手”身份的回复。

2.Unigram

与 BPE 和 WordPiece这两种常见的分词算法相比，Unigram 的工作方式恰恰相反：它首先构建一个庞大的词汇表，而后从词汇表中逐步删除词元 (token)，直到达到预期的词汇表规模。

构建这个初始词汇表有几种方法：

选取已经分好词的单词中最常见的子串
在原始语料库上应用 BPE 算法，并设置一个较大的词汇表阈值。

在训练阶段的每一轮：

Unigram 算法都会根据当前词汇表计算整个语料库的损失值 (loss)。
对词汇表中的每个词元，算法会计算如果移除该词元，整体损失值会增加多少
并找出那些移除后损失增加最少的词元。

整个训练过程相当耗费计算资源，为加快训练速度，每次不只删除一个词元，而是会删除前p%造成损失增加最小的的词元 (p 是超参数，通常设为 10% 或 20%)。这个过程会不断重复，直到词汇表缩小到目标大小。

2.1 基本思想

从大词汇表开始，逐步删除低概率的子词，保留最有效的组合。

3.SentencePiece

把一个句子当成一个词来分成多个subword。

SentencePiece是一种子词分词算法，广泛用于NLP预处理阶段，尤其适用于如BERT、T5、GPT等模型的训练数据构建。它的核心思想是：不依赖于空格等人为定义的分词边界，而是通过概率建模自动学习最优的子词单元，以提升模型对OOV和低频词的鲁棒性。

3.1 与BWU的比较

BPE、WordPiece、Unigram假设输入文本使用空格来分隔，但并非所有语言都如此，如中文、韩文、日文等。
可以使用特定语言的pre-tokenizer分词，但每种语言都要学习一个，不太通用。

3.2 基本思想

统一处理：SentencePiece将整个文本视为一个字符序列，包括空格，避免语言特有的预处理步骤。
学习子词：SentencePiece使用 Unigram 或 BPE 算法自动学习最优“子词”词汇表，这些子词诸如字符、常见词根、词缀等。
概率建模：如Unigram会学一个子词表，计算句子在不同子词组合下的概率，并保留能最大化语料可能性的子词拆分方式。
句子表示：训练好模型后，可将任意输入句子拆分成词表中的子词序列，这就避免了OOV问题。

3.3 工作流程

替换空格：将文本中的空格替换为特殊符号 ▁。现在文本变成了一个长的、包含 ▁ 的字符串。
输入： "I love machine learning."
转换： "I▁love▁machine▁learning."
字符拆分：将整个字符串分解成单个字符的列表（包括 ▁）。
分解：
['I', '▁', 'l', 'o', 'v', 'e', '▁', 'm', 'a', 'c', 'h', 'i', 'n', 'e', '▁', 'l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g', '.']
应用子词算法（以BPE为例）：
统计所有相邻字符对的频率。
合并最高频的对，比如 'l' 和 'o' -> 'lo'。
更新序列为
['I', '▁', 'lo', 'v', 'e', '▁', 'm', 'a', 'c', 'h', 'i', 'n', 'e', '▁', 'l', 'e', 'a', 'r', 'n', 'i', 'n', 'g', '.']
不断重复此过程，合并出如 'lo' 和 've' -> 'love'，'le' 和 'ar' -> 'lear'，最终 'lear' 和 'n' -> 'learn' 等。
生成词汇表：经过成千上万次合并后，我们会得到一个包含基础字符和所有高频片段的最终词汇表。例如，词汇表可能包含：
["I", "▁", "love", "▁m", "achine", "▁l", "earn", "ing", ".", ...]
编码与解码：
编码（Tokenize）：对于一个新句子，先进行空格替换和字符拆分，然后应用学习到的合并规则，贪婪地尝试用词汇表中最大的可能单元来切分它。
输入： "I learn." -> "I▁learn."
分词结果： ["I", "▁l", "earn", "."] （假设 "▁l" 和 "earn" 在词汇表中）
解码（Detokenize）：将分词结果简单连接起来："I" + "▁l" + "earn" + "." = "I▁learn."，然后将 ▁ 替换回空格，得到 "I learn."。