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docs/chapter5/5.3 训练 Tokenizer.md

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+# 5.3 训练 Tokenizer
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+在自然语言处理 (NLP) 中，Tokenizer 是一种将文本分解为较小单位（称为 token）的工具。这些 token 可以是词、子词、字符，甚至是特定的符号。Tokenization 是 NLP 中的第一步，直接影响后续处理和分析的效果。不同类型的 tokenizer 适用于不同的应用场景，以下是几种常见的 tokenizer 及其特点。
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+## 5.3.1 Word-based Tokenizer
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+**Word-based Tokenizer** 是最简单和直观的一种分词方法。它将文本按空格和标点符号分割成单词。这种方法的优点在于其简单和直接，易于实现，且与人类对语言的直觉相符。然而，它也存在一些明显的缺点，如无法处理未登录词（OOV，out-of-vocabulary）和罕见词，对复合词（如“New York”）或缩略词（如“don't”）的处理也不够精细。此外，Word-based Tokenizer 在处理不同语言时也会遇到挑战，因为一些语言（如中文、日文）没有显式的单词分隔符。
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+示例：
+```
+Input: "Hello, world! There is Datawhale."
+Output: ["Hello", ",", "world", "!", "There", "is", "Datawhale", "."]
+```
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+在这个例子中，输入的句子被分割成一系列单词和标点符号，每个单词或标点符号都作为一个独立的 token。
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+## 5.3.2 Character-based Tokenizer
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+**Character-based Tokenizer** 将文本中的每个字符视为一个独立的 token。这种方法能非常精细地处理文本，适用于处理拼写错误、未登录词或新词。由于每个字符都是一个独立的 token，因此这种方法可以捕捉到非常细微的语言特征。这对于一些特定的应用场景，如生成式任务或需要处理大量未登录词的任务，特别有用。但是，这种方法也会导致 token 序列变得非常长，增加了模型的计算复杂度和训练时间。此外，字符级的分割可能会丢失一些词级别的语义信息，使得模型难以理解上下文。
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+示例：
+```
+Input: "Hello"
+Output: ["H", "e", "l", "l", "o"]
+```
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+在这个例子中，单词“Hello”被分割成单个字符，每个字符作为一个独立的 token。这种方法能够处理任何语言和字符集，具有极大的灵活性。
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+## 5.3.3 Subword Tokenizer
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+**Subword Tokenizer** 介于词和字符之间，能够更好地平衡分词的细粒度和处理未登录词的能力。Subword Tokenizer 的关键思想是将文本分割成比单词更小的单位，但又比字符更大，这样既能处理未知词，又能保持一定的语义信息。常见的子词分词方法包括 BPE、WordPiece 和 Unigram。
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+### （1）Byte Pair Encoding (BPE)
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+**BPE** 是一种基于统计方法，通过反复合并频率最高的字符或字符序列对来生成子词词典。这种方法的优点在于其简单和高效，能够有效地处理未知词和罕见词，同时保持较低的词典大小。BPE 的合并过程是自底向上的，逐步将频率最高的字符对合并成新的子词，直到达到预定的词典大小或不再有高频的字符对。
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+示例：
+```
+Input: "lower"
+Output: ["low", "er"]
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+Input: "newest"
+Output: ["new", "est"]
+```
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+在这个例子中，单词“lower”被分割成子词“low”和“er”，而“newest”被分割成“new”和“est”。这种方法有效地处理了词干和词缀，保持了单词的基本语义结构。
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+### （2）WordPiece
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+**WordPiece** 是另一种基于子词的分词方法，最初用于谷歌的 BERT 模型。与 BPE 类似，WordPiece 通过最大化子词序列的似然函数来生成词典，但在合并子词时更注重语言模型的优化。WordPiece 会优先选择能够最大化整体句子概率的子词，使得分词结果在语言模型中具有更高的概率。
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+示例：
+```
+Input: "unhappiness"
+Output: ["un", "##happiness"]
+```
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+在这个例子中，单词“unhappiness”被分割成子词“un”和“##happiness”，其中“##”表示这是一个后缀子词。通过这种方式，WordPiece 能够更好地处理复合词和派生词，保留更多的语义信息。
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+### （3）Unigram
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+**Unigram** 分词方法基于概率模型，通过选择具有最高概率的子词来分割文本。Unigram 词典是通过训练语言模型生成的，可以处理多种语言和不同类型的文本。Unigram 模型会为每个子词分配一个概率，然后根据这些概率进行最优分割。
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+示例：
+```
+Input: "unhappiness"
+Output: ["un", "happiness"]
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+Input: "newest"
+Output: ["new", "est"]
+```
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+在这个例子中，单词“unhappiness”被分割成子词“un”和“happiness”，而“newest”被分割成“new”和“est”。这种方法通过概率模型有效地处理了子词分割，使得分割结果更符合语言使用习惯。
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+每种 Tokenizer 方法都有其特定的应用场景和优缺点，选择适合的 Tokenizer 对于自然语言处理任务的成功至关重要。
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+## 5.3.4 训练一个 Tokenizer
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+这里我们选择使用 BPE 算法来训练一个 Subword Tokenizer。BPE 是一种简单而有效的分词方法，能够处理未登录词和罕见词，同时保持较小的词典大小。我们将使用 Hugging Face 的 `tokenizers` 库来训练一个 BPE Tokenizer。
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