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【NLP Subword】三大算法原理:BPE、WordPiece、ULM

编码序列 [“the</w>”, “high”, “est</w>”, “moun”, “tain</w>”] # 解码序列 “the</w> highest</w> mountain</w>” WordPiece WordPiece算法可以看作是BPE的变种。 不同点在于,WordPiece基于概率生成新的subword而不是下一最高频字节对。 WordPiece和ULM都利用语言模型建立subword词表。

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【Subword】 NLP Subword三大算法原理:BPE、WordPiece、ULM

编码序列 [“the</w>”, “high”, “est</w>”, “moun”, “tain</w>”] # 解码序列 “the</w> highest</w> mountain</w>” WordPiece WordPiece算法可以看作是BPE的变种。 不同点在于,WordPiece基于概率生成新的subword而不是下一最高频字节对。 WordPiece和ULM都利用语言模型建立subword词表。

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    机器如何认识文本 ?NLP中的Tokenization方法总结

    subword粒度切分算法又有以下几种: BPE WordPiece ULM BPE BPE全称Byte Pair Encoding,字节对编码,首先在Neural Machine Translation 它不是从一组基本符号开始,更具某些规则进行合并,如BPE或WordPiece,而是从一个庞大的词汇量开始,例如所有预处理的单词和最常见的子字符串,并逐步减少。 WordPiece WordPiece首先在 JAPANESE AND KOREAN VOICE SEARCH[5] 中提出,最初用于解决日语和韩语语音问题。 基于第3步数据训练语言模型 从所有可能的subword单元中选择加入语言模型后能最大程度地增加训练数据概率的单元作为新的单元 重复第5步直到达到第2步设定的subword词表大小或概率增量低于某一阈值 WordPiece SentencePiece集成了两种subword算法,BPE和UniLM, WordPiece 则是谷歌内部的子词包,没对外公开。

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    NLP BERT GPT等模型中 tokenizer 类别说明详解

    常用tokenize算法 最常用的三种tokenize算法:BPE(Byte-Pair Encoding),WordPiece和SentencePiece image.png 2.1 Byte-Pair 2.2 WordPiece WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型, 2.3 Unigram 与BPE或者WordPiece不同,Unigram的算法思想是从一个巨大的词汇表出发,再逐渐删除trim down其中的词汇,直到size满足预定义。 切分实例与代码分析 3.1 BertTokenizer / WordPiece 先试一个BertTokenizer,它基于WordPiece算法,base版本的词汇表大小为21128. from transformers wordpiece_tokenizer 则是将词切成字符级别,例如 doing->['do', '###ing']。

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    哈工大讯飞联合实验室发布基于全词覆盖的中文BERT预训练模型

    应用该技术后,在预训练阶段,同属同一个词的WordPiece会被全部覆盖掉,而不是孤立的覆盖其中的某些WordPiece,进一步提升了Masked Language Model (MLM)的难度。 简单来说,原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个词缀,在生成训练样本时,这些被分开的词缀会随机被[MASK]替换。 在全词Mask中,如果一个完整的词的部分WordPiece被[MASK]替换,则同属该词的其他部分也会被[MASK]替换,即全词Mask。

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    斯坦福NLP课程 | 第12讲 - NLP子词模型

    仍然广泛应用于2018年WMT https://github.com/rsennrich/nematus 3.3 Wordpiece / Sentencepiece模型 [Wordpiece / Sentencepiece 模型] 谷歌 NMT (GNMT) 使用了它的一个变体 V1: wordpiece model V2: sentencepiece model 不使用字符的 n-gram count,而是使用贪心近似来最大化语言模型的对数似然函数值 ,选择对应的 pieces 添加最大限度地减少困惑的 n-gram [Wordpiece / Sentencepiece模型] Wordpiece模型标记内部单词 Sentencepiece模型使用原始文本 可以通过将片段连接起来并将它们重新编码到空格中,从而在末尾将内容反转 https://github.com/google/sentencepiece https://arxiv.org/pdf/1804.10959.pdf [Wordpiece / Sentencepiece模型] BERT 使用了 wordpiece 模型的一个变体 (相对) 在词汇表中的常用词 at, fairfax, 1910s 其他单词由wordpieces组成 hypatia

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    用微调的BERT回答问题

    Bert使用 wordpiece tokenization 。在BERT中,稀有词被分解成子词/片段。Wordpiece标记化使用##来分隔已拆分的标记。 举个例子:“Karin”是一个普通的词,所以wordpiece不会把它分开。然而,“Karingu”是一个罕见的词,所以wordpiece把它分为“Karin”和“gu”。 使用wordpiece背后的想法是减少词汇的大小,从而提高训练性能。 考虑单词, run, running, runner 。没有wordpiece,模型必须独立地存储和学习所有三个单词的含义。

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    谷歌最强NLP模型BERT官方中文版来了!多语言模型支持100种语言

    为了平衡这两个因素,我们在训练前数据创建(以及WordPiece词汇创建)期间对数据进行了指数平滑加权。 Tokenization 对于Tokenization,我们使用110k共享的WordPiece词汇表。单词计数的加权方式与数据相同,因此低资源语言的加权会增大。 因为中文没有空白字符,所以在使用WordPiece之前,我们在CJK Unicode范围内的每个字符周围添加了空格。这意味着中文被有效地符号化了。 请注意,CJK Unicode block仅包含汉字字符,不包括朝鲜文/韩文或日语片假名/平假名,这些与其他语言一样使用空格+ WordPiece进行标记化。

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    MT-BERT在文本检索任务中的实践

    解决OOV的错误匹配问题 在BERT中,为了减少词表的规模以及解决Out-of-vocabulary(OOV)的问题,使用了WordPiece方法来分词。 WordPiece会把不在词表里的词,即OOV词拆分成片段,如图6所示,原始的问题中包含词“bogue”,而文档中包含词“bogus”。 在WordPiece方法下,将“bogue”切分成”bog”和“##ue”,并且将“bogus”切分成”bog”和“##us”。 我们发现,“bogus”和“bogue”是不相关的两个词,但是由于WordPiece切分出了匹配的片段“bog”,导致两者的相关性计算分数比较高。 ? 图6 BERT WordPiece处理前/后的文本 为了解决这个问题,我们提出了一种是对原始词(WordPiece切词之前)做精准匹配的特征。所谓“精确匹配”,指的是某个词在文档和问题中同时出现。

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    刚刚,Google发布24个小型BERT模型,直接通过MLM损失进行预训练

    新智元原创 编辑:鹏飞 【新智元导读】Google刚刚发布了24个小型BERT模型,使用WordPiece masking进行训练,具有更少的层数,在MLM蒸馏的更精细的预训练策略方面极具优势 该24个模型使用WordPiece masking进行训练,直接通过MLM损失进行预训练,可以通过标准训练或最终任务提炼针对下游任务进行微调,在MLM蒸馏的更精细的预训练策略方面极具优势。

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    bert之token embeddings、segmentation embeddings、position embeddings

    (1)使用WordPiece嵌入(Wu et al., 2016)和30,000个token的词汇表。用##表示分词。

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    1美元训练BERT,教你如何薅谷歌TPU羊毛 | 附Colab代码

    BERT文件使用WordPiece分词器,在开源中不可用。我们将在unigram模式下使用SentencePiece分词器。虽然它与BERT不直接兼容,但是通过一个小的处理方法,可以使它工作。 下面是使用来自官方的预训练英语BERT基础模型的WordPiece词汇表标记的语句。 >>> wordpiece.tokenize("Colorless geothermal substations are generating furiously") ['color', '##less ', 'geo', '##thermal', 'sub', '##station', '##s', 'are', 'generating', 'furiously'] WordPiece 因此,为了获得类似于WordPiece的词汇表,我们需要执行一个简单的转换,从包含它的标记中删除“_”,并将“##”添加到不包含它的标记中。 我们还添加了一些BERT架构所需的特殊控制符号。

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    不拆分单词也可以做NLP,哈工大最新模型在多项任务中打败BERT,还能直接训练中文

    丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 众所周知,BERT在预训练时会对某些单词进行拆分 (术语叫做“WordPiece”)。 word embedding则是用来获得单词向量表示的参数矩阵,与把单词分成WordPiece的BERT相比,WordBERT的词汇由完整的单词组成。

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    Transformer、BERT细节基础知识点

    Wordpiece wordpiece其核心思想是将单词打散为字符,然后根据片段的组合频率,最后单词切分成片段处理。 NLP三大Subword模型详解:BPE、WordPiece、ULM https://zhuanlan.zhihu.com/p/198964217 wordpiece与BPE(Byte Pair Encoding 与BPE的最大区别在于,如何选择两个子词进行合并:BPE选择频数最高的相邻子词合并,而WordPiece选择能够提升语言模型概率最大的相邻子词加入词表。 15. 为什么BERT采用warm-up?

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    TensorFlow官宣新功能TF.Text:攻克语言AI模型预处理偏差难题

    .'], ['Sad', '\xe2\x98\xb9']] TF.Text中提供的最后一个tokenizer是一个Wordpiece tokenizer。 Wordpiece常用于谷歌的BERT模型。

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    bert相关变体

    使用了数据更大、范围更广、质量更高的数据来训练; 多任务学习; bert-wwm:Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT 使用全词Mask,这样wordpiece

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    BERT 原理解析

    本研究中使用了 WordPiece 嵌入(大小为 30000 的词典)来生成词嵌入向量。每个序列的第一个 token 为一个特殊的分类标志 ,该 token 的最终隐藏状态用来聚合序列,执行分类任务。 第一个是词嵌入(基于 WordPiece 生成),第二个是 segment 嵌入(表示该 token 所属的句子),第三个是位置嵌入(表明该 token 在序列中的位置信息)。 ? 在原文的试验中,随机遮挡了每个序列中 15% 的 WordPiece 向量。

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    Google工程师:谷歌翻译在几个月内效果明显提升的秘诀

    ., 2016],在上述工作的基础上加入了一些改进,如: 用 WordPiece 来解决低频词的问题。这个就相当于是子词,如 wordpiece 会被拆分成 word 和 piece 两个子词。

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    NLP预训练中的mask方式总结

    The whole word masking mainly mitigates the drawbacks in original BERT that, if the masked WordPiece token (Wu et al., 2016) belongs to a whole word, then all the WordPiece tokens (which forms a complete

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