BPE 算法详解

自然语言处理技术

概览 原理 实现 应用 案例

BPE

/biː piː iː/
算法 自然语言处理

全称：Byte Pair Encoding（字节对编码）

定义：一种数据压缩算法，后被应用于NLP领域的分词任务

📚 核心原理

基本思想

通过迭代合并高频字符对来构建子词单元

BPE starts with characters and merges frequent pairs.
BPE算法从字符开始，逐步合并高频字符对。
核心原理

训练过程

基于语料库统计进行多轮合并

The BPE training process is data-driven.
BPE训练过程是数据驱动的。
算法流程

应用场景

解决OOV(未登录词)问题

BPE helps handle rare words in NLP.
BPE有助于处理NLP中的罕见词。
实际应用

"BPE"是自然语言处理中的基础算法，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务中，能有效平衡词表大小和模型性能。

🔄 算法对比

传统方法

Word-level tokenization

Character-level tokenization

Fixed vocabulary

BPE优势

子词级别分词

动态构建词表

处理罕见词能力强

🔧 实现步骤

初始化
1. 统计字符频率

将单词拆分为字符序列

迭代合并
2. 合并高频字符对

重复直到达到预设词表大小

关键步骤：

实现要点

  • UTF-8编码处理
  • 合并操作的优先级队列
  • 特殊标记处理(如词尾)

🎯 应用场景

机器翻译

处理低频词和未登录词

BPE in neural machine translation
BPE在神经机器翻译中的应用
NMT

文本生成

提高生成多样性

GPT models use BPE
GPT模型使用BPE
LLM

多语言处理

共享子词单元

BPE for multilingual models
BPE在多语言模型中的应用
跨语言

参数设置

词表大小： 通常10k-50k
合并轮次： 根据语料规模调整

⚠️ 注意事项

常见问题：

BPE词表越大越好 (错误)

正确：需要平衡词表大小和模型效率

BPE适用于所有语言 (错误)

正确：不同语言可能需要调整参数

✍️ 实际案例

合并示例

原始词：low, lower, newest, widest
第一轮合并：e + s → es (频率最高)
第二轮合并：es + t → est
最终词表包含：low, low + er, new + est, wide + st

代码实现

# Python伪代码
def train_bpe(corpus, vocab_size):
  vocab = get_char_vocab(corpus)
  while len(vocab) < vocab_size:
    pair = get_most_frequent_pair(vocab)
    vocab = merge_pair(pair, vocab)
  return vocab

应用效果

原始词：unhappiness
BPE分词：un + happy + ness

原始词：internationalization
BPE分词：inter + nation + al + ization