NLP分词算法(总结篇)
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发布时间：2024-04-11 14:50
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时间：2024-05-15 23:06
在NLP的世界里，分词算法犹如基石，它的精妙设计决定了文本理解与处理的精度。每个场景都有其独特需求，从OOV（Out-Of-Vocabulary）问题的应对，到分词粒度的选择，再到歧义的解决，都需要我们精心权衡。让我们一起探索这三大分词策略的奥秘：基于词典匹配、统计模型，以及深度学习驱动的方法。
基于词典匹配的策略
首先，词典匹配算法，如最大匹配（正向、逆向或双向）虽直观，却面临OOV的挑战。聪明的开发者们通过字典树结构优化，提高了处理效率。而最短路径算法，将分词难题转化为图论中的路径搜索，巧妙地解决了分词难题。
统计模型的魔法
统计模型，如N-gram（如2-gram）通过上下文信息的捕捉，借助马尔可夫假设简化计算。HMM（隐马尔可夫模型）则巧妙地利用上下文关联，将分词任务转化为序列标注，定义了B（开始）、M（中间）、E（结束）和S（单字）四个关键标签。通过初始概率矩阵、转移概率矩阵和发射概率矩阵，HMM精准地进行预测。
深度学习的革新
深度学习方法，如RNN和Attention，以更高级的处理方式介入，它们能够灵活处理每个token，为分词任务增添了强大动力。
说到分词粒度，我们有词粒度，它兼顾语义但词典庞大，处理效率高，但对OOV和形态变化的处理稍显吃力；字粒度则简洁明了，但语义信息可能有所牺牲，输入序列长度较长；而子词粒度，如BPE，巧妙地平衡两者，常用词保持原貌，生僻词拆分，是目前的热门选择。
BPE，特别是对于英文，通过构建词表，合并高频字符对，解决了OOV问题，但对中文而言，由于字符复杂性，可能需要更多token。BBPE以字节为单位，具有迁移性，但对单语言如中文的效率有所影响。WordPiece与BPE类似，以语言模型概率为依据进行子词合并。而ULM的词表生成，通过逐步删除低概率子词，确保了词表的高效性，初始词表可以由字符+N-gram或BPE生成。
