WordPiece是一种基于统计的子词分词算法，它将单词分解为更小的子词单元主要特点包括：将罕见词分解为更小的已知子词保留常见词作为完整单元词汇表通过训练数据学习得到。
一只小狐狸带你解锁NLP/ML
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2023-07-25 20:02:14
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标记化管道是语言模型的关键部分，在决定使用哪种类型的标记器时应该仔细考虑。虽然Hugging Face为了我们处理了这部分的
原创
2024-05-04 00:31:27
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大模型中的分词是将文本转换为可处理离散单元（tokens）的关键步骤。现代模型主要采用子词（subword）分词算法，如BPE、WordPiece和Unigram。
1. 前言2018年最火的论文要属google的BERT，不过今天我们不介绍BERT的模型，而是要介绍BERT中的一个小模块WordPiece。2. WordPiece原理现在基本性能好一些的NLP模型，例如OpenAI GPT，google的BERT，在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程。WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片，其实就是这个意思。WordPiec
The truth is, tokenizers are not that interesting. When I first read the BERT paper, I raced past the WordPiece tokenizing section because it wasn’t as exciting as the rest of the paper. But tokenizat
一、BertModel主入口class BertModel(object):
"""BERT model ("Bidirectional Encoder Representations from Transformers").
Example usage:
```python
# Already been converted into WordPiece token ids
一、WordPiecewhat：现在基本性能好一些的NLP模型，例如OpenAI GPT，google的BERT，在数据预处理的时候都会有WordPiece的过程。WordPiece字面理解是把word拆成piece一片一片，其实就是这个意思 why：比如"loved","loving","loves"这三个单词。其实本身的语义都是“爱”的意思，但是如果我们以单词为单位，那它们就算不一样的词，在英
传统词表方法如BPE、WordPiece或SentencePiece在分词效果上表现出色，但存在以下局限性：我们的字符级别词表设计提出了一种
我们说了三个tokenize不同粒度：word/subword/char，现在最常用的是subword字词的模式，今天就和大家分享下字词的三个经典的算法：WordPiece、BPE/BBPE和unigram。
原创
精选
2024-07-11 21:47:28
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Whole Word Masking (wwm)，暂翻译为全词Mask或整词Mask，是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 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子词，在生成训练样本时，这些被分开的子词会随机被mask。 在全词Mask中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同
文章目录词级标记 (Word level tokenization)字符级标记 (Character level tokenization)子字级标记 (Subword level tokenization)WordPiece 子字级标记算法BPE（Basic Periodontal Examination） 所谓 tokenization ，就是如何提取或者说是记录文本中词语，常用的toke
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2024-04-24 14:47:38
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BERT模型使用Transformer模型对输入序列的每一个token进行深层的embedding，并使用了2种预训练技巧。输入将3种embeddings求和作为模型输入：Token Embeddings+Segment Embeddings+Position Embeddings输入样例：Token embeddings采用WordPiece embeddings方法，对input_dis进行e
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2024-04-30 17:15:34
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目录1. 字粒度 2. 词粒度3. Subword 粒度3.1 BPE 字节对编码3.2 WordPiece (Character-Level BPE) 3.3 Byte-level BPE 我们知道很多NLP模型（Transformer, Bert）输入的其中一部
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2023-10-17 18:03:03
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一、前言学习huggingface tokenizers 库。首先介绍三大类分词算法：词级、字符级、子词级算法；然后介绍五种常用的子词级（subword ）算法：BPE、BBPE、WordPiece、Unigram、SentencePiece。二、常用分词算法大类：词级、字符级、子词级词表通常在模型预训练语料库上训练而成，包括不同的分词方式，例如对 “Don’t you love ? Transf
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2024-08-09 17:41:54
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目录前言字粒度词粒度Subword粒度(1) BPE(2) Unigram LM(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，比如bert的tokenization，它就是将文本分割成token，然后量化成id。今天就来说说tokenization，目前关于这方面的研究已经有很多了，本质上
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2023-10-15 00:48:53
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目录Macbert的关于mask的策略实验记录 Macbert的关于mask的策略我们mask策略是wwm + n-gram 也就是说 n-gram选取的粒度采用的是词而不是wordpiece 在这个基础上 再加上 相似词策略 来跑模型。 并在OCNIL、AFQMC、IFLYTEK、TNEWS、CMNLI这几个传统数据集测试效果。 其中， OCNIL是自然语言推理 、 AFQMC是句子相似度判断
目前大模型时代分词是怎么做的☺️，主要内容为WordPiece，Byte-Pair Encoding (BPE)，Byte-level BPE(BBPE)分词方法的原理以及其代码实现，全篇阅读可能需要45分钟，建议收藏~Tokenization（分词） 在自然语言处理(NLP)的任务中是最基本的一步，把文本内容处理为最小基本单元即token(标记，令牌，词元，没有准确的翻译)用于后续的处理，如何把
文章目录前言英文分词方法1.古典分词方法2.基于子词的分词方法（Subword Tokenization）2.1 BPE2.2 WordPiece2.3 Unigram Language Model中文分词方法1.基于规则的分词2.基于统计的分词3.混合分词4.基于深度学习的分词 前言学习笔记【NLP英文分词方法和中文分词方法】 机器无法理解文本。当我们将句子序列送入模型时，模型仅仅能看到一串字
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2023-08-21 21:23:47
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1.1 BERT的输入BERT的输入BERT的输入为每一个token对应的表征（图中的粉红色块就是token，黄色块就是token对应的表征），并且单词字典是采用WordPiece算法来进行构建的。为了完成具体的分类任务，除了单词的token之外，作者还在输入的每一个序列开头都插入特定的分类token（[CLS]），该分类token对应的最后一个Transformer层输出被用来起到聚集整个序列表
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2023-10-18 17:02:13
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