预训练模型分词方式

BPE、WordPiece、SentencePiece

tokenize的目标是将输入的文本流， 切分成一个个子串，使得每个子串具有相对完整的语义，便于学习embedding表达和后续模型的使用。

tokenize三种粒度：word、subword、char

word/词：最自然的语言单元，中文需要分词算法。由于词汇表较大，存在长尾现象，词汇表可能超大。常规的词汇表，一般大小不超过5万。

char/字符：最基本的字符。字符的数量是少量有限的，由于字符数量太小，在为每个字符学习嵌入向量表示的时候，每个向量容纳太多的语义信息，学习困难。

subword/子词级别：介于字符和单词之间，平衡了词汇量和语义独立性。常用词应该保持原状，生僻词应该拆分成子词以共享token压缩空间。

常用tokenize算法

• BPE（Byte-Pair Encoding）
• WordPiece
• SentencePiece

BPE：字节对编码。核心思想在于将最常出现的子词对合并，直到词汇表达到预定大小时停止。

• 依赖于预分词器pretokenizer完成初步的切分。pretokenizer可以是简单基于空格，也可以基于规则
• 分词后，统计每个词的词频
• 建立基础词汇表，包括所有的字符
• 根据规则，分别考察2-gram， 3-gram的基本字符组合。将高频的n-gram组合依次加入到词汇表中，直到词汇表达到预定大小停止
• 最终词汇表的大小 = 基础字符词汇表大小 + 合并串的数量（例如：GPT， 40478 = 478(基础字符) + 40000(merges)）

WordPiece

子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm。例如BERT、DistilBERT、Electra均使用它。

其原理同BPE接近，在做合并之时，不是根据最高频的组合，而是寻找最大化训练数据似然的merge。

Unigram

与BPE或者WordPiece不同， Unigram的算法思想从一个巨大的词汇表出发，再逐渐删除trimdown其中的词汇，直到size满足预定义。

初始的词汇表采用所有预分词器分出来的词，再加上所有高频的子串。每次从词汇表中删除词汇的原则是使预定义的损失最小。训练时，计算loss的公式为：。

SentencePiece

将一个句子看作一个整体，再切分成片段，而没有保留天然的词语的概念。

把空格space也当作一种 特殊字符来处理，再用BPE或者Unigram算法来构造词汇表。

SentencePiece与Unigram算法联合使用， 例如ALBERT、XLNet、Marian、T5

切分实例与代码分析

BertTokenizer / WordPiece

【BertTokenizer, 基于WordPiece算法， base版本的词汇表大小为21128】

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
tokens = tokenizer.encode("我是一个好人")

• 在BertTokenizer中，用##符号表示非开头的子词
• 标点符号、生僻字等未出现的token被[UNK]代替
• 中文基本拆分成了字的形式

from transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
 
print(tokenizer)    # tokenizer信息打印
 
tokens = tokenizer.encode("我是一个好人")
 
print(tokens)    # encode编码