分词技术

什么是分词技术？

分词技术是将输入文本转换为模型可以处理的离散单元（token）的过程。这是大语言模型处理文本的第一步，对模型的性能和效率有重要影响。

主要分词方法

• BPE（Byte-Pair Encoding）：基于字符对频率的分词方法
• WordPiece：Google 开发的分词算法，用于 BERT 等模型
• SentencePiece：支持多种语言的分词工具
• Unigram：基于概率模型的分词方法

分词的特点

• 子词单元：将词分解为更小的单元
• 词汇表大小：通常在数万到数十万之间
• 未知词处理：能够处理未见过的词
• 多语言支持：支持不同语言的分词

优势

• 减少词汇表大小
• 提高模型泛化能力
• 更好地处理未知词
• 支持多语言处理

应用场景

• 文本预处理
• 机器翻译
• 文本生成
• 命名实体识别
• 文本分类