关键词： BPE, WordPiece, Unigram, SentencePiece

https://arxiv.org/pdf/2004.03720.pdf
https://huggingface.co/transformers/tokenizer_summary.html?highlight=tokenizer

目录

1. 预训练模型使用的分词方式统计；
2. 常见的分词方法：
   2.1 算法
   2.2 代码

预训练模型使用的分词方式

分词	模型
rule-based	Transformer XL
BPE	GPT
WordPiece	BERT, DistillBERT, Electra
Unigram	作为SentencePiece子模块
SentencePiece	XLNet, ALBERT, T5

常见的分词方法

Rule-based tokenization

根据标点符合和空格对文本进行切割。
一般来说，transformer的模型，很少有词表大于5w的，Transformer XL使用的就是rule-based模型，词表大小为267735。

1. 这种方式会导致词表过大，在进行embedding操作时，非常耗时耗memory；
2. 如果遇到OOV的单词，可能需要用特殊字符（比如[UNKNOWN]）表示，从而不能很好的学习到它的语义信息。

Subword tokenization

混合了单词和字母的分词方式。
分词原则：高频单词不再进行细粒度的分割，但低频单词会被切分成subword。

比如：对低频词'annoyingly'，可以分解成'annoying'和'ly'，分解后的subword往往比原词的出现频率较高。

如果遇到OOV的单词，可以将它分解成已知的subword，从而学习到它的语义信息。

常见的subword 分词方式为BPE, WordPiece, Unigram, SentencePiece。

1. BPE (Byte-pair encoding)

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units (Sennrich et al., 2015).

BPE

步骤：

1. 给定语料，将语料分割成词，统计词频，确定词表大小；
   备注：一般中文直接按照字分割，英文按空格分割成完整单词。
2. 将词分为subword，并在末尾添加<\w>；
3. 统计subword的频次，merge最高频次的subword对，成为新的subword；
4. 重复3步骤，直到满足词表大小或者最高频次为1。

2. WordPiece

Japanese and Korean Voice Search (Schuster et al., 2012)

BPE根据频次选择合并的bigram，WordPiece用的n-gram LM 模型的likelihood选择合并的对象。

假设subword-pair为<'u','g'>，如果<'ug'>的likelihood高于subword-pair<'ux'>,<'xg'>，x表示其他token组合，则合并这对subword。

3. Unigram

Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates (Kudo, 2018)

BPE和WordPiece是自下而上的构建方式，从subword到word，Unigram相反，通过语言模型，对词表中的每一个symbol，计算删去这个symbol后的log-likelihood损失。按照损失排序，去掉loss损失少的symbol。
对词x，这个词可能被切割的所有可能的subword，损失可表示为：

一般会去掉10%or20%词表大小的symbol。

Unigram LM

步骤：

1. 给定语料D，对文本切词，构建初始的词表V，确定目标词表大小；
2. 如果词表V数量大于目标词表；
   2.1 训练语言模型LM，参数为;
   2.2 对词表V中的每个词t，计算没有这个词后的LM的损失：
   
   2.3 ，基于该式，去掉loss最小的词；
3. 重复步骤2，训练LM，返回词表和LM的参数。

3. SentencePiece

SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing (Kudo et al., 2018)

前面提到的subword分词手段，都需要对文本切割成词，再做unigram分词。
SentencePiece的输入是原始文本，初始的分割方式包含不限于空格分词，接着再进行subword的分词。