BPE 第2页

BPE分词

BPE（BytePairEncoding）是一种基于统计的无监督分词算法，常用于自然语言处理任务中，如机器翻译、文本生成等。BPE算法通过将原始文本逐步拆分为子词或字符，从而实现分词的目的。

陈庆之的论衡·2023-08-18 09:14

GloVe、子词嵌入、BPE字节对编码、BERT相关知识（第十四次组会）

GloVe、子词嵌入、BPE字节对编码、BERT相关知识（第十四次组会）Glove子词嵌入上游、下游任务监督学习、无监督学习BERTGlove子词嵌入上游、下游任务监督学习、无监督学习BERT

码manba·2023-08-15 22:32

Tokenize/Wordcut方法汇总

关键词：BPE,WordPiece,Unigram,SentencePiecehttps://arxiv.org/pdf/2004.03720.pdfhttps://huggingface.co/transformers

第一个读书笔记·2023-07-29 04:48

DALL·E2(unCLIP)、Stable Diffusion、IS、FID要点总结

DALL·E1DALL·E1可以看成是VQ-VAE和文本经过BPE编码得到的embeddingAE（AutoEncoder）encoderdecoder结构，AE在生成任务时只会模仿不会创造，所有有了后面的

taoqick·2023-07-13 16:15

LLMs：大模型数据预处理技巧之对比Transformer中的三种tokenizer分词算法(Unigram→Word Piece→BPE)之详细攻略

LLMs：大模型数据预处理技巧之对比Transformer中的三种tokenizer分词算法(Unigram→WordPiece→BPE)之详细攻略目录分词算法的简介1、对比Transformer中的三种

一个处女座的程序猿·2023-06-22 11:54

NLP（五十四）tiktoken的使用

tiktoken是OpenAI于近期开源的Python第三方模块，该模块主要实现了tokenizer的BPE（Bytepairencoding）算法，并对运行性能做了极大的优化。

山阴少年·2023-06-18 07:11

Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation论文解读

并且能不能不通过训练直接找到最优的词表首先提供一种从信息理论的角度来分析词表的作用通过optimaltransport的思路来找到最佳token词典，并且有一个合适的词表大小，不用训练降低70%的词表大小，取得0.5bleu提升相对于BPE-search

HxShine·2023-06-14 08:01

OpenAI - tiktoken ⏳ | fast BPE tokeniser

文章目录关于⏳tiktoken性能表现安装tiktoken如何计算tokenEncodingsTokenizerlibraries对不同编程语言的支持Howstringsaretypicallytokenized使用编解码比较encodings计算chatAPI调用的tokens拓展tiktoken关于⏳tiktokentiktokenisafastBPEtokeniserforusewithOp

伊织code·2023-06-12 20:02

NLP（1）：Introduction

corpus,tokenProcessingstepsSentencesegmentationWordTokenizationMaxMatchAlgorithmSubwordTokenization（BPE

暖仔会飞·2023-06-12 19:56

Hugging Face Course-Diving in 抱抱脸 Tokenizers library （WordPiece tokenization & Unigram tokenization）

WordPiecetokenizationwordpiece是bert的分词算法，跟BPE很像，但实际的标记化工作是不同的Trainingalgorithm⚠️Googleneveropen-sourceditsimplementationofthetrainingalgorithmofWordPiece

爱睡觉的Raki·2023-04-12 11:32

Hugging Face Course-Diving in 抱抱脸 Tokenizers library （Introduction & BPE）

Introduction在前几章中，使用了tokenizer库中别人在特定数据集上已经训练好的tokenizer，但是我在尝试用bert-base的checkpoint加载tokenizer到自己的数据集上，发现并不适用，所以就有了这一个章节，我们使用与模型预训练相同的tokenizer——但是当我们想从头开始训练模型时，我们该怎么做？？在这些情况下，使用在来自另一个领域或语言的语料库上预训练的标

爱睡觉的Raki·2023-04-12 11:01

自然语言处理基础任务（FMM&BPE原理以及代码）

中文分词背景词语的概念:词语（word）是最小独立使用的音义结合体（即为任务中的原子单词），能够独立表达语言和内容的最基本单元。对于英文等体系的印-欧体系，一般会有空格作为间隔，但是对于其他体系（汉-藏体系，闪-含体系）等没有明显的词语分隔符，为了更好完成分词任务，方便后续任务展开，我们一般采用分词算法。平时自然语言处理使用比较多的中文分词是调用第三方库jieba。但是在下文中用正向最大匹配分词算

夏子期lal·2023-04-02 19:14

huggingface tokenizers

功能多样：适用于BPE/byte-level-BPE/WordPiece/SentencePiece各种NLP处理模型可以完成所有的预处理：截断（Truncate）、填补（Pad）、添加模型需要的特殊标记

宁缺100·2023-04-01 03:16

bpe原理

bytepairencoding问题：什么时候停止呢？使用UNK表示模型词典以外的单词，OOV表示训练集里面没有的单词。NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits2016ACLimage.pngforiinrange(merge次数)：单词按照char分词，单词结尾替换为某字符（\wor-）构造vocab：将相连的char组成pair，频

水星no1·2023-03-21 16:40

NLP Subword三大算法原理：BPE、WordPiece、ULM

Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后，各路预训练语言模型如同雨后春笋般涌现，其中Subword算法在其中已经成为标配。且与传统空格分隔tokenization技术的对比有很大的优势~~E.g.模型学到的“old”,“older”,and“oldest”之间的关系无法泛化到“smart”,“smarter”,and

夕小瑶·2023-02-01 11:10

NLP中的Tokenization(subword BPE--WPM--ULM )

分词描述NLP中的TokenizationBPE-WPM-ULM论文BPE-WPM-ULM论文BPE论文WPMglove/word2vec/fasttext词向量训练工具

zx超·2023-02-01 11:37

NLP中的Tokenization

目录前言字粒度词粒度Subword粒度(1)BPE(2)UnigramLM(3)WordPiece(4)Sentencepiece总结前言当前最火的预训练模型大放异彩，但是在进行输入模型前，我们都需要将纯文本数学化

weixin_42001089·2023-02-01 11:36

从NLP中的标记算法（tokenization）到bert中的WordPiece

Wordleveltokenization)字符级标记(Characterleveltokenization)子字级标记(Subwordleveltokenization)WordPiece子字级标记算法BPE

energy_百分百·2023-02-01 11:32

RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法

RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法文章目录RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法前言背景实验静态VS动态Masking输入形式与NSP任务更大的batch_size更大的BPE

beyourselfwb·2023-02-01 10:04

TASK05-机器翻译

BPE（bytepairencoding）:词表压缩NMT系统为了能够控制计算的复杂度，有着一个固定大小的词汇表，通常会将词汇表限制在30k到80k之间，这就导致了其在翻译

中古传奇·2023-01-21 21:53

自然语言处理（持续更新中...）

1.3词嵌入式1.4文本的词袋表示二、自然语言处理任务2.1语言模型2.2自然语言处理基础任务2.2.1中文分词2.2.2子词切分（Subword）2.2.3字节对编码（BytePairEncoding，BPE

苦练操作系统·2023-01-04 15:07

彻底搞懂BPE（Byte Pair Encode）原理（附代码实现）

BytePairEncoding既然你查到这了，就不解释BPE是干啥的了，直接上原理！核心思想迭代合并出现频率高的字符对。

无名草鸟·2023-01-03 22:49

GPT-2及与GPT的对比

在模型输入方面，GPT-2采用的是BytePairEncoding(以下简称BPE)的Subword算法。BPE是一种简单的数

Xu_Wave·2023-01-02 10:05

GPT-2之文本生成

BPE算法原文中对BPE算法的实现：importreimportcollectionsdefget_stats(vocab):pairs=collections.defaultdict(int)forword

weixin_43351935·2022-12-26 11:13

Transformers学习笔记1. 一些基本概念和编码器、字典

Transformers（1）简介（1）预定义模型（2）使用方法3.Datasets查看有哪些公开数据集方法1：使用datasets包的list_datasets方法方法2：到网站查看二、一些编码器知识1.BPE

编程圈子·2022-12-20 09:00

预训练模型分词方式

BPE、WordPiece、SentencePiecetokenize的目标是将输入的文本流，切分成一个个子串，使得每个子串具有相对完整的语义，便于学习embedding表达和后续模型的使用。

jiangchao98·2022-12-15 14:01

使用sentencepiece模型替换词表

包括：char,word,byte-pair-encoding(bpe),unigramlanguagemodel(unigram默认类别)。经过实验对比，我发现针对中文文本，采用bpe的效果还

Yore_999·2022-12-09 10:45

BERT 中的tokenizer和wordpiece和bpe（byte pair encoding）分词算法

文章目录一、BERT中的tokenizer和wordpiece和bpe（bytepairencoding）分词算法1.1tokenizer分词器wordpiece（暂且称为词块）对于英文词语对于中文1.2

枪枪枪·2022-12-03 05:36

Transformer 理解Tokenizer

文章目录1.tokenizer1.介绍1.1Subwordtokenization1.Byte-PairEncoding(BPE)2.Byte-levelBPE3.wordpiece4.Unigram5

语译分西·2022-12-01 03:52

moses(mosesdecoder)数据预处理&BPE分词&moses用法总结

mosesdecoder&BPE数据预处理moses数据预处理BPE分词moses用法总结moses数据预处理源码链接：https://github.com/moses-smt/mosesdecoder

小小鸟要高飞·2022-11-28 08:39

AI机器翻译数据预处理步骤

之前在进行机器翻译时，一般除了与句子长度做了长度限制外，几乎没有做任何额外的操作，直接暴力的使用BPE算法对语料进行预处理。

数据无忧 DATA5U·2022-11-28 08:38

【深度学习系统连接分子结构与生物医药文本】

KV-PLM：处理分子结构和医药文本将预训练语言模型BERT作为骨架分子结构→SMILES串→用BPE算法分割为了学习不同语言单元的元知识，我们使用maskedlanguagemodelingtask预训练

VictoryZhou_·2022-11-23 17:00

python基于神经机器翻译技术的翻译网站实现

在训练神经机器翻译模型时，首先对原始语料数据集进行清洗，去除长度占比不合理的句子与含有违法字符的语句，随后使用分词组件对语料进行第一轮分词，第一轮分词后使用BPE（字节对编码）算法对词级别的语料进一步切分

weixin_ancenhw·2022-11-15 09:13

深入理解NLP Subword算法：BPE、WordPiece、ULM

深入理解NLPSubword算法：BPE、WordPiece、ULM本文首发于微信公众号【AI充电站】，感谢大家的赞同、收藏和转发(▽)转自：深入理解NLPSubword算法：BPE、WordPiece

Adenialzz·2022-10-28 05:32

【手把手带你学习神经机器翻译--代码篇】

真不错鸭·2022-07-07 07:58

机器翻译--Moses脚本进行数据处理，Bleu值计算

很多人做数据预处理都会用到BPE算法，30000个子词几乎可以表示

彭伟_02·2022-06-19 13:16

Fairseq框架学习（二）Fairseq 预处理

目前在NLP任务中，我们一般采用BPE分词。Fairseq在RoBERTa的代码中提供了这一方法。本文不再详述BPE分词，直接使用实例说明。

Aiah_Wang·2022-05-30 18:32

天池入门赛-新闻文本分类-单个bert模型分数0.961

：零、分词tokenization1.2分词规则1.3character-based-tokenizer1.4Subwordtokenization1.5Byte-PairEncoding字节对编码(BPE

神洛华·2022-05-20 07:22

恒源云(GPUSHARE)_Byte-Pair Encoding算法超详细讲解

文章来源|恒源云社区原文地址|BPE算法详解原文作者|MathorBytePairEncoding在NLP模型中，输入通常是一个句子，例如"IwenttoNewYorklastweek."

恒源云·2022-02-24 18:51

恒源云gpushare.com_Byte-Pair Encoding算法超详细讲解

文章来源|恒源云社区原文地址|BPE算法详解原文作者|MathorBytePairEncoding在NLP模型中，输入通常是一个句子，例如"IwenttoNewYorklastweek."

·2022-01-20 18:36

NLP 中subword编码方式总结

方法不利于模型学习词缀之间的关系E.g.模型学到的“old”,“older”,and“oldest”之间的关系无法泛化到“smart”,“smarter”,and“smartest”2.bytepairencoding(BPE

数据小新手·2021-06-24 02:23

BERT，XLNET分词方法bpe，unigram等介绍

概述在NLP中，分词的形式越来越多，从最开始的字切分，词切分，发展到更细粒度的BPE，以及跨语言的sentencepiece等等的切分方法。

彭伟_02·2020-12-20 22:15

一枚小码农·2020-09-14 01:37

Word Piece Model (WPM) 笔记

，词表大小有限制，为了解决有些词不在词表中（OOV），一个常用的方法是使用sub-word单元来构建词表示，这样未出现的词也可以用这些sub-wrod单元进行表示，如BytePairEncoding(BPE

月夜长影·2020-08-25 03:13

latex转imgbase64，imgbase64保存本地图片

1主要的一个jar包；jlatexmath；maven--pom.xml加入这么一个元素java一个工具类：packagecom.bpe.core.util;importjava.awt.

你不知道你所以是你·2020-08-24 06:46

手把手教你用fairseq训练一个NMT机器翻译系统

github.com/pytorch/fairseqmosesdecoder：机器翻译的标准数据处理工具，https://github.com/moses-smt/mosesdecodersubword-nmt：bpe

胤风·2020-08-23 09:05

Task 3: Subword Models （附代码）（Stanford CS224N NLP with Deep Learning Winter 2019）

：Word2vec&Glove一、人类语言声音：语音学和音系学二、字符级模型（Character-LevelModels）三、子词模型（Sub-wordmodels）BytePairEncoding（BPE

南有芙蕖·2020-08-22 00:42

Explicit Cross-lingual Pre-training for Unsupervised Machine Translation(CMLM阅读笔记)

然而从共享BPE词表空间获得的跨语言信息是意义不明确的以及十分有限的。在本文中

Jayson13·2020-08-17 20:31

工作流引擎内核入门

这个规范最早是以WfMC为代表的“业务流程开发商”，他们主要拥护以XPDL作为描述语言来描述业务流程；之后是以OASIS组织为代表的，被IBM,MicroSoft,BEA所拥护的BPEL/BPE

肄若芸·2020-08-16 17:16

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