WordPiece 和 BPE 的区别

总结

传统词表示方法没有办法很好地处理未知或罕见的词汇。

WordPiece 和 BPE 是两种子词切分算法，两者非常相似。

WordPiece用于BERT，DistilBERT。

BPE使用RoBERTa。

BPE和WordPiece的区别在于如何选择两个子词进行合并。

BPE的词表创建过程：

首先初始化词表，词表中包含了训练数据中出现的所有字符。然后两两拼接字符，统计字符对在训练数据中出现的频率。选择出现频率最高的一组字符对加入词表中。

反复2和3，直到词表大小达到指定大小。

WordPiece是贪心的最长匹配搜索算法。基本流程：

首先初始化词表，词表包含了训练数据中出现的所有字符。

2. 然后两两拼接字符，统计字符对加入词表后对语言模型的似然值的提升程度。

3. 选择提升语言模型似然值最大的一组字符对加入词表中。

反复2和3，直到词表大小达到指定大小。

什么是语言模型的似然值以及如何统计似然值的提升程度（Byte Pair Encoding and WordPiece Model自词算法详解）：

概率： 一件事发生的可能性

似然性：与概率相反，一件事已经发生，反推在什么情况下，这件事发生的概率最大

似然函数可以表示为：

互信息：可以看做一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说，一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不确定性。

官网阐述BPE和WordPiece的区别于联系：

链接

WordPiece实现源码

def tokenize(self, text):"""Tokenizes a piece of text into its word pieces.This uses a greedy longest-match-first algorithm to perform tokenizationusing the given vocabulary.For example:input = "unaffable"output = ["un", "##aff", "##able"]Args:text: A single token or whitespace separated tokens. This should havealready been passed through `BasicTokenizer`.Returns:A list of wordpiece tokens."""def whitespace_tokenize(text):"""Runs basic whitespace cleaning and splitting on a peice of text."""text = text.strip()if not text:return []tokens = text.split()return tokensoutput_tokens = []for token in whitespace_tokenize(text):chars = list(token)if len(chars) > self.max_input_chars_per_word: #max_input_chars_per_word 默认为 100output_tokens.append(self.unk_token) # 单词长度大于最大长度，用[UNK]表示单词continueis_bad = Falsestart = 0sub_tokens = []while start < len(chars):end = len(chars)cur_substr = Nonewhile start < end: # 贪心的最长匹配搜索 end从最后一位往前遍历，每移动一位，判断start:end是否存在于词表中substr = "".join(chars[start:end])if start > 0: # 若子词不是从位置0开始，前面要加“##”substr = "##" + substrif substr in self.vocab:cur_substr = substrbreakend -= 1if cur_substr is None: #没有在词表中出现的子词，breakis_bad = Truebreaksub_tokens.append(cur_substr)start = end # 从上一子词的后一位开始下一轮遍历if is_bad: #没有在词表中出现的子词（单词中的任何区域），用[unk]表示该词：比如“wordfi”，首先确定“word”为子词，后发现“fi”不存在在词表中，则最终用[UNK]表示“wordfi”output_tokens.append(self.unk_token)else:output_tokens.extend(sub_tokens)return output_tokens