本篇博客的算法来源的论文是 Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units，感兴趣的读者可以自行在Google学术上搜索。
算法提出的问题背景
2016年左右（改论文发表于2016）Neural machine translation(NMT)中有着一个众所周知的问题——稀有词与未知词的翻译问题。一般来说，神经网络中的词表被限制在30000-50000个词汇，但是对于翻译来说，各种词汇都可能出现（比如英语中的复合词汇，网络新词等），这种限制无疑使问题解决得效果大打折扣。对于英语来说，一个单词可能有不同时态，进行时，过去时，一般现在时等，比如look, looking, looks, looked这些单词都表示的意思，但是传统处理手段就是在词表中为这些单词各开一个位置，这不仅造成了冗余，还削弱了它们之间的相关性。
基于上述问题，论文中提出将一个单词用可变长度表示，也就是关注于更小的分词单元（subword unit）似乎更加有吸引力。对于word-level的NMT模型，在遇到新词以后往往需要借助查阅字典的手段（15年左右被提出的一种方法，它假设source和target中的词汇是一 一对应的），论文作者认为这种假设在很多情况不适用，事实上也的确如此。此外，这种模型没法翻译或者生成没见过的单词。一些学者提出将未知的单词直接从source language复制到target language的翻译中，这对于名字来说确实很合理，但是在其他情况也许就不适用了。
算法希望实现的目标
创建一个subword-level的NMT模型，对于稀有词和未知词的翻译能够自己结果，能够生成在训练时没有见过的新词，能够从subword representations中学习复合词和音译词。
Byte Pair Encoding(BPE)
BPE算法最初是在1994提出的一种简单的数据压缩技术，它会迭代多次，每一次迭代的时候将出现频率最高的字节对用一个单个的，没出现过的字节替代，这样就从两个字节变成了一个字节。论文中采用了这个算法来做单词切割。只不过合并的不是字节对，而是单词中的字符或者字符序列。
首先，将每个单词用一个字符序列表示，然后在末尾增加一个单词结束符（比如look，就变成l o o k ）,然后利用这些字符序列来统计字符对的频率。（l o o k 这个序列可以看作 l o, o o, o k , k 这几个字符对）。每一轮迭代的时候将出现频率最高的字符对合并。每次合并产生一个新的symbol,它代表了一个n-gram的字符。最终新的symbol 词典的大小等于最初的词典大小加上merge操作的数量。我们可以将这个操作施加到从一个文本中统计出的词频表上。
算法实现
首先，词频表的key需要是一个字符序列，且在末尾加上一个单词结束符，字符之间有空格方便后面拆分
vocab = {
'l o w ':5,
'l o w e r ':2,
'n e w e s t ':6,
'w i d e s t ':3
}
第二步，我们需要构建自己的symbol表，也就是一个个字符对
from collections import defaultdict
def get_stat(vocab_dict):
result = defaultdict(int)
for word,freq in vocab_dict.items():
symbol = word.split()
for i in range(len(symbol) - 1):
result[symbol[i],symbol[i+1]] += freq
return result
第三步，我们需要实现一个merge方法，它的作用是传入一个频率最高的字符对，我们在原始的vocab_dict中挨个检查每个sequence，如果包含这个字符对就将其合并。并增加这个字符对作为key
这块涉及到了正则表达式里面的零宽断言，详细可以查看我的另一篇博文https://blog.csdn.net/qq_43152622/article/details/118967901?spm=1001.2014.3001.5501
re.compile('(? + bigram + '(?!\S)')
def Merge_vocab(pair,vocab_dict):
"""
pair:出现频率最高的字符对
vocab_dict:原始的词汇表
"""
v_out = dict()
bigram = re.escape( ' '.join(pair))
p = re.compile('(? + bigram + '(?!\S)')
for word in vocab_dict:
w_out = p.sub(''.join(pair),word)
v_out[w_out] = vocab_dict[word]
return v_out
num_merges = 12
vocab_dict = {'l o w ' : 5, 'l o w e r ' : 2,'n e w e s t ':6, 'w i d e s t ':3,"f a s t e r ":5}
for i in range(num_merges):
pairs = get_stat(vocab_dict)
best =max(pairs, key=pairs.get)
vocab_dict = Merge_vocab(best, vocab_dict)
print(best)
可以看到最后的结果中一些出现次数最多的subword已经被合并了。
Original: https://blog.csdn.net/qq_43152622/article/details/118992918
Author: 算法菜鸟飞高高
Title: NLP中的BPE（byte pair encoding）分词算法
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