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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

NLP Transformer 模型中 BPE(byte pair encoding 英文分词)详解 GPT-2 中的实现

NLP中Tranformer模型的BPE详解（GPT-2）简单解释概念BPE—bytepairencoding：GPT-2中的实现gpt-2代码解读简单解释概念BPE—bytepairencoding：

三头六臂的小白·2020-08-06 12:31

CameraProvider服务开机启动

1.代码路径E:\Q\hardware\interfaces\camera\provider\2.4\default\Android.bpE:\Q\hardware\interfaces\camera\

宁可一思进莫在一思停·2020-08-04 16:59

周五资源分享（十四）再好吃的饺子，不如投资自己的资源教程

surl=bpe1tLl密码：4gvb【请以你

八级大哥当·2020-07-29 12:23

TransCoder介绍

TransCoder介绍无监督的代码转换无监督机器翻译XLM字典--BPE两种预训练去噪编码和回译TransCoder三部曲XLM:预训练编码器和解码器Denoisingauto-encoding:训练同语种

triplemeng·2020-07-29 06:47

论文阅读：Neural Machine Translation with Byte-Level Subwords

但是针对字符相对杂乱的日文和字符较丰富的中文，往往他们的罕见词难以表示；本文提出采用字节级别的字词BBPE(byte-levelBPE)，不会出现oov的词；比纯用字节表示更方便，比只用字符表示又效果更好；当BBPE和BPE

咕噜咕噜day·2020-07-13 10:20

Vmware Workstation 15安装Redhat Linux 8系统教程

VMware下载地址：https://pan.baidu.com/s/1TNm6nU5feUZdWhSsFb4klA密码：t97kRedhat系统镜像：https://pan.baidu.com/s/1BpE-ggM7cCdqmztvBE74Og

怪怪龙Dragon·2020-07-10 18:31

贪心学院—自然语言处理—字符向量

深入理解NLPSubword算法：BPE、WordPiece、ULM上图设置的字符大小为4（词向量中4个字符表示一行），而一个词的词向量是由它所分的字符向量表示。

一位不愿透露姓名的群众·2020-07-07 22:27

BPE算法

BPE，（bytepairencoder）字节对编码，也可以叫做digramcoding双字母组合编码，主要目的是为了数据压缩，算法描述为字符串里频率最常见的一对字符被一个没有在这个字符中出现的字符代替的层层迭代过程

esc_ai·2020-07-07 17:26

Literature Survey: Study of Neural Machine Translation

LiteratureSurvey:StudyofNeuralMachineTranslation摘要训练基于注意力机制的端到端的翻译模型，使用词和用bytePairEncoding分词处理后得到的子词作为训练数据，通过案例研究BPE

小青书房·2020-07-06 16:36

朱晨光-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》

朱晨光-机器阅读理解：算法与实践读书笔记《第2章自然语言处理基础》文本分词文本分词基本概要分词方法字节对编码BPEBPE的基本原理BPE的优缺点BPE的应用词向量独热编码分布式编码word2vecskip-gram

禅心001·2020-07-06 07:20

【阅读笔记】机器阅读理解书阅读（上）——基础篇

机器阅读理解书阅读（上）——基础篇书本来自朱晨光的《机器阅读理解：算法与时间》文章目录机器阅读理解书阅读（上）——基础篇数据集设计高质量的数据集自然语言处理基础分词中文分词英文分词字节对编码BPE词向量命名实体

changreal·2020-07-01 19:29

Subword Regularization

BPE的缺点在于，它不能提供多种分割的概率。因此不能作为Regularization分割的方法。研究的问题：是否可以利用分

yealxxy·2020-06-27 08:59

压测监控 Nmon

1、Nmon下载网盘地址链接：https://pan.baidu.com/s/1znAhcEZ2dd8tZpI4bpE2-g提取码：r8s4（包含nmon16m_helpsystems.tar.gz、nmon_analyser_v66

1244786512·2020-06-25 16:56

BPE算法之我见

BPE算法本质是基于合并的，而不是基于切分的，理解这一点很重要。在BPE整个迭代的过程中，是基于“词表”的，但是最后要生成的是“子词表”，拿来用的也是“子词表”。

摸鱼的辉辉酱·2020-06-22 18:42

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