深入解析文本词汇处理代码——如何用有限词表实现无限表达

一、代码概述

这段代码的核心目标是将输入文本转换为 token_id 列表，同时处理词汇表外的词。通过 替换词表（replace_voc） 和 特殊标记（special_voc），实现对超出主词表（voc）的词汇的灵活编码，甚至支持 大词汇量分层编码（如 2 亿词）。其设计灵感可能来源于雅思写作中词汇扩展的技巧，如使用同义词、分层结构等。

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二、关键变量解析

1. 主词表（voc）
   存储常用词的 ID，例如：

   voc = {"a": 1, "b": 2}
   

2. 替换词表（replace_voc）
   记录未登录词的动态 ID，按 前一个词 分组存储。例如：

   replace_voc = {"a": {"1": 1}, "hello": {"a": 1, "b": 3}}
   

   • 键是前一个词（如 “hello”），值是当前词的 ID 映射（如 “world” 的 ID 为 4）。

3. 特殊标记表（special_voc）
   定义替换标记和分层编码的起始符：

   special_voc = {
       "<|replace_voc_1|>": 1000,
       "<|count_2|>": 2000,  # 两层编码
       "<|count_3|>": 2001   # 三层编码
   }
   

4. 源词表（src_voc）
   存储大词汇的 ID（如 2 亿词），例如：

   src_voc = {"hello": 100000000}
   

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三、代码流程详解

以输入文本 ["hello", "world", "a", "test"] 为例，逐步解析：

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1. 处理第一个词 “hello”

• 不在 voc 中 → 从 src_voc 获取 ID：src_voc["hello"] = 100000000。
• 分层编码：
  • 分解 ID：

    a = 100000000 // (8192**2) ≈ 1  
    b = (100000000 // 8192) % 8192 ≈ 4015  
    c = 100000000 % 8192 ≈ 16  
    

  • 使用特殊标记 <|count_3|>（三层编码）：

    token_id_list = [2001, 1, 4015, 16]
    

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2. 处理第二个词 “world”

• 不在 voc 中 → 查找前一个词 “hello” 的替换词表：

  replace_voc["hello"].get("world", None) → 无 → 新增 ID 4  
  

• 标记替换位置：

  token_id_list.extend(["replace_voc", 4 + 3]) → [2001, 1, 4015, 16, "replace_voc", 7]
  replace_voc_count = 1  
  

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3. 处理第三个词 “a”

• 在 voc 中 → 直接获取 ID：

  token_id = voc["a"] + 3 = 1 + 3 = 4  
  

• 替换前一个标记：

  将 "replace_voc" 替换为 special_voc["<|replace_voc_1|>"] → 1000  
  token_id_list = [2001,1,4015,16,1000,4]  
  replace_voc_count = 0  
  

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4. 处理第四个词 “test”

• 不在 voc 中 → 查找前一个词 “a” 的替换词表：

  replace_voc["a"].get("test", None) → 无 → 新增 ID 2  
  

• 标记替换位置：

  token_id_list.extend(["replace_voc", 2+3]) → [2001,1,4015,16,1000,4, "replace_voc",5]  
  replace_voc_count = 1  
  

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5. 最终清理

• 遍历结束后，替换最后一个 “replace_voc”：

  token_id_list[-2] = special_voc["<|replace_voc_1|>"] → 1000  
  最终输出：  
  [2001,1,4015,16,1000,4,1000,5]
  

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四、代码问题与改进

1. 替换词表结构错误

   • 问题：replace_voc 的键是前一个词（如 “hello”），而非位置索引。
     • 当前一个词未在 replace_voc 中时（如 “world”），会导致 KeyError。
   • 改进：
     • 将 replace_voc 的键改为 前一个词的位置索引，例如：

       replace_voc = {0: {"world": 4}, 2: {"test": 2}}
       

2. 分层编码的边界条件

   • 问题：当 a=0 时，可能未正确处理两层编码。
   • 改进：
     • 确保 a 的计算逻辑正确，避免负数或溢出。

3. 性能优化

   • 使用 collections.defaultdict 替代普通字典，简化初始化逻辑。

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五、示例输出

输入文本：["hello", "world", "a", "test"]
输出 Token ID 列表：[2001, 1, 4015, 16, 1000, 4, 1000, 5]
更新后的 replace_voc：{
    "hello": {"world": 4},
    "a": {"test": 2}
}

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六、应用与扩展

1. 雅思写作中的启发

   • 同义词替换：通过 replace_voc 动态扩展词汇，避免重复用词。
   • 分层编码：类似雅思中用上义词/下义词扩展表达（如用 “screen” 替代 “computer”）。

2. 实际场景

   • 处理长文本时，结合 replace_voc 和 special_voc，可显著减少词汇表大小，同时保持表达多样性。
   • 在大模型中，类似技术用于处理超大规模词汇（如 2 亿词）的编码问题。

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七、总结

这段代码巧妙结合了 动态替换词表 和 分层编码，实现了在有限词表下处理大词汇量的能力。尽管存在结构上的改进空间，但其核心思想——通过标记和分层扩展表达力——与雅思写作中的词汇策略不谋而合。通过优化代码结构和逻辑，可以进一步提升其在实际场景中的鲁棒性和效率。

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希望这篇解析能帮助你理解代码逻辑，并在实际项目中灵活运用这些技巧！ 🚀

源码

voc = {"a": 1, "b": 2}
replace_voc = {"a": {"1": 1},"hello":{"a":1,"b":3}}
special_voc = {
    "<|replace_voc_1|>": 1000,
    "<|count_2|>": 2000,
    "<|count_3|>": 2001
}
special_voc_len = len(special_voc)
src_voc = {"hello": 100000000}
# replace_voc_initial = {"a": {"1": 1}}
text = ["hello", "world", "a", "test"]

token_id_list = []
replace_voc_count = 0
for idx, one in enumerate(text):
    token_id = voc.get(one, None)

    if token_id is None and idx != 0:


        up_token = text[idx - 1]

        token_id = replace_voc[up_token].get(one, None)
        if token_id is None:
            # 如果不存在就更新 replace_voc
            token_id = max(replace_voc[up_token].values()) + 1
            replace_voc[up_token].update({one: token_id})
        # if replace_voc_pos == -1:
        #     replace_voc_pos = len(token_id_list)
        replace_voc_count += 1
        # 指代地方要先使用 指代 replace_voc 字符占据
        token_id_list.append("replace_voc")
        token_id_list.append(token_id + special_voc_len)

    else:
        if idx == 0:
            if token_id is None:
                token_id = src_voc.get(one, 3)
                # src 中 查到
                if token_id == 3:
                    token_id_list.append(3)
                else:
                    c = token_id % 8192
                    b = token_id // 8192
                    a = token_id // (8192 ** 2)
                    if a == 0:
                        token_id_list.append(special_voc["<|count_2|>"])
                        token_id_list.append(b)
                        token_id_list.append(c)
                    else:
                        token_id_list.append(special_voc["<|count_3|>"])
                        token_id_list.append(a)
                        token_id_list.append(b)
                        token_id_list.append(c)

            else:

                token_id_list.append(token_id + special_voc_len)
        else:
            if replace_voc_count:
                token_id_list[token_id_list.index("replace_voc")] = special_voc[
                    "<|replace_voc_{}|>".format(replace_voc_count)]
                replace_voc_count = 0
            token_id_list.append(token_id + special_voc_len)
if replace_voc_count:
    token_id_list[token_id_list.index("replace_voc")] = special_voc[
        "<|replace_voc_{}|>".format(replace_voc_count)]
    replace_voc_count = 0
print(token_id_list,replace_voc_count,replace_voc)