BERT输入切词方法：从WordPiece embeddings到子序列

BERT切词方法：从WordPiece Embeddings到子序列

简介

自然语言处理（NLP）领域的BERT模型以其卓越的文本理解能力而闻名。理解BERT的切词方法对于充分利用其能力至关重要。本文将深入探讨BERT的切词方法，包括WordPiece Embeddings、子序列生成以及方法的优势。

WordPiece Embeddings

BERT切词方法的核心是WordPiece Embeddings。WordPiece Embeddings将单词分解成更小的子单词单元，称为WordPieces。这些子单词通常是单词中的低频组成部分，如词根、前缀和后缀。

通过将单词分解成WordPieces，WordPiece Embeddings可以：

• 提高模型对拼写和语法错误的鲁棒性
• 减少模型的输入维度，加快训练速度
• 增强模型学习文本语义的能力

子序列生成

BERT使用WordPiece Embeddings将输入文本分解成一系列子序列。每个子序列对应于输入文本中的一组连续单词，并使用WordPiece Embeddings进行编码。

子序列的生成方法很简单：

def generate_subwords(text):
  """将文本分解成子序列

  Args:
    text (str): 输入文本

  Returns:
    list[str]: 子序列列表
  """

  # 将文本分解成WordPieces
  wordpieces = tokenizer.tokenize(text)

  # 创建子序列
  subwords = []
  current_subword = ""
  for wordpiece in wordpieces:
    current_subword += wordpiece
    if wordpiece[-1] in [".", "!", "?"]:
      subwords.append(current_subword)
      current_subword = ""
    else:
      current_subword += " "

  # 处理最后一个子序列
  if current_subword:
    subwords.append(current_subword)

  return subwords

BERT切词方法的优势

BERT的切词方法具有诸多优势：

• 鲁棒性强： WordPiece Embeddings使模型对输入文本中的错误不敏感。
• 高效训练： 通过减少输入维度，加快了模型的训练过程。
• 泛化能力强： WordPiece Embeddings可以帮助模型更好地学习文本的语义，增强其泛化能力。

结论

BERT的切词方法是文本切词的有效方法，已被广泛应用于各种NLP任务中。通过理解WordPiece Embeddings和子序列生成的过程，可以更深入地了解BERT模型的工作原理，从而充分利用其强大的文本理解能力。

常见问题解答

1. WordPiece Embeddings和字符级Embeddings有什么区别？

   • WordPiece Embeddings将单词分解成更小的子单词单元，而字符级Embeddings将单词分解成单个字符。

2. 子序列的长度是否受限？

   • 是的，子序列的长度通常受限于模型的架构，例如512个或1024个WordPieces。

3. BERT的切词方法是否适用于所有语言？

   • BERT的切词方法基于WordPiece Embeddings，因此适用于具有子单词单位的语言，如英语和汉语。对于没有子单词单位的语言，可能需要使用其他切词方法。

4. BERT是否使用其他切词方法？

   • 除了WordPiece Embeddings外，BERT还可以使用其他切词方法，如字节对编码（BPE）和Unicode字符。

5. 如何为BERT训练自己的自定义WordPiece词汇表？

   • 可以使用开源工具，如SentencePiece，为BERT训练自己的自定义WordPiece词汇表。