分词器的概念（通俗易懂版）

什么是分词器？简单点说就是将字符序列转化为数字序列，对应模型的输入。

通常情况下，Tokenizer有三种粒度：word/char/subword

word: 按照词进行分词，如: Today is sunday. 则根据空格或标点进行分割[today, is, sunday, .]
character：按照单字符进行分词，就是以char为最小粒度。如：Today is sunday. 则会分割成[t， o， d，a，y， .... ，s，u，n，d，a，y， .]
subword：按照词的subword进行分词。如：Today is sunday. 则会分割成[to， day，is ， s，un，day， .]

可以看到这三种粒度分词截然不同，各有利弊。

对于word粒度分词：

优点：词的边界和含义得到保留；
缺点：1）词表大，稀有词学不好；2）OOV（可能超出词表外的词）；3）无法处理单词形态关系和词缀关系，会将两个本身意思一致的词分成两个毫不相同的ID，在英文中尤为明显，如：cat， cats。

对于character粒度分词：

优点：词表极小，比如：26个英文字母几乎可以组合出所有词，5000多个中文常用字基本也能组合出足够的词汇；
缺点：1）无法承载丰富的语义，英文中尤为明显，但中文却是较为合理，中文中用此种方式较多。2）序列长度大幅增长；

最后为了平衡以上两种方法，又提出了基于 subword 进行分词：它可以较好的平衡词表大小与语义表达能力；这种方法的目的是通过一个有限的词表来解决所有单词的分词问题，同时尽可能将结果中 token 的数目降到最低。例如，可以用更小的词片段来组成更大的词，例如：

“unfortunately ” = “un ” + “for ” + “tun ” + “ate ” + “ly ”。

可以看到，有点类似英语中的词根词缀拼词法，其中的这些小片段又可以用来构造其他词。可见这样做，既可以降低词表的大小，同时对相近词也能更好地处理。

Subword 与传统分词方法的比较

传统词表示方法无法很好的处理未知或罕见的词汇（OOV 问题）。
传统词 tokenization 方法不利于模型学习词缀之间的关系，例如模型学到的“old”, “older”, and “oldest”之间的关系无法泛化到“smart”, “smarter”, and “smartest”。
Character embedding 作为 OOV 的解决方法粒度太细。
Subword 粒度在词与字符之间，能够较好的平衡 OOV 问题。

常见的子词算法有Byte-Pair Encoding (BPE) / Byte-level BPE（BBPE）、Unigram LM、WordPiece、SentencePiece等。

（BPE, Byte Pair Encoding）

字节对编码（BPE, Byte Pair Encoder），又称 digram coding 双字母组合编码，是一种数据压缩算法，用来在固定大小的词表中实现可变⻓度的子词。该算法简单有效，因而目前它是最流行的方法。

BPE 首先将词分成单个字符，然后依次用另一个字符替换频率最高的一对字符，直到循环次数结束。

准备语料库，确定期望的 subword 词表大小等参数
通常在每个单词末尾添加后缀 </w>，统计每个单词出现的频率，例如，low 的频率为 5，那么我们将其改写为 "l o w </ w>”：5
注：停止符 </w> 的意义在于标明 subword 是词后缀。举例来说：st 不加 </w> 可以出现在词首，如 st ar；加了 </w> 表明该子词位于词尾，如 we st</w>，二者意义截然不同
将语料库中所有单词拆分为单个字符，用所有单个字符建立最初的词典，并统计每个字符的频率，本阶段的 subword 的粒度是字符
挑出频次最高的符号对，比如说 t 和 h 组成的 th，将新字符加入词表，然后将语料中所有该字符对融合（merge），即所有 t 和 h 都变为 th。
注：新字符依然可以参与后续的 merge，有点类似哈夫曼树，BPE 实际上就是一种贪心算法。
重复遍历 2 和 3 操作，直到词表中单词数达到设定量或下一个最高频数为 1 ，如果已经打到设定量，其余的词汇直接丢弃
注：看似我们要维护两张表，一个词表，一个字符表，实际上只有一张，词表只是为了我们方便理解。

一个完整的例子
我们举一个完整的例子，来直观地看一下这个过程：

获取语料库，这样一段话为例：“ FloydHub is the fastest way to build, train and deploy deep learning models. Build deep learning models in the cloud. Train deep learning models. ”
拆分，加后缀，统计词频：

建立词表，统计字符频率（顺便排个序）

以第一次迭代为例，将字符频率最高的 d 和 e 替换为 de，后面依次迭代：

更新词表

继续迭代直到达到预设的 subwords 词表大小或下一个最高频的字节对出现频率为 1。
如果将词表大小设置为 10，最终的结果为：

d e
r n
rn i
rni n
rnin g</w>
o de
ode l
m odel
l o
l e

这样我们就得到了更加合适的词表，这个词表可能会出现一些不是单词的组合，但是其本身有意义的一种形式

BPE 的优点

上面例子中的语料库很小，知识为了方便我们理解 BPE 的过程，但实际中语料库往往非常非常大，无法给每个词(token)都放在词表中。BPE 的优点就在于，可以很有效地平衡词典大小和编码步骤数（将语料编码所需要的 token 数量）。
随着合并的次数增加，词表大小通常先增加后减小。迭代次数太小，大部分还是字母，没什么意义；迭代次数多，又重新变回了原来那几个词。所以词表大小要取一个中间值。

BPE 的缺点

对于同一个句子, 例如 Hello world，如图所示，可能会有不同的 Subword 序列。不同的 Subword 序列会产生完全不同的 id 序列表示，这种歧义可能在解码阶段无法解决。在翻译任务中，不同的 id 序列可能翻译出不同的句子，这显然是错误的。
在训练任务中，如果能对不同的 Subword 进行训练的话，将增加模型的健壮性，能够容忍更多的噪声，而 BPE 的贪心算法无法对随机分布进行学习。

BPE 的适用范围
BPE 一般适用在欧美语言拉丁语系中，因为欧美语言大多是字符形式，涉及前缀、后缀的单词比较多。而中文的汉字一般不用 BPE 进行编码，因为中文是字无法进行拆分。对中文的处理通常只有分词和分字两种。理论上分词效果更好，更好的区别语义。分字效率高、简洁，因为常用的字不过 3000 字，词表更加简短。

BBPE

对于英文、拉美体系的语言来说使用BPE分词足以在可接受的词表大小下解决OOV的问题，但面对中文、日文等语言时，其稀有的字符可能会不必要的占用词汇表，因此考虑使用字节级别byte-level解决不同语言进行分词时OOV的问题。具体的，BBPE考虑将一段文本的UTF-8编码(UTF-8保证任何语言都可以通用)中的一个字节256位不同的编码作为词表的初始化基础Subword。

最主要区别是BPE基于char粒度去执行合并的过程生成词表，而BBPE是基于4个字节、总共256个不同的字节编码（Byte) 去执行合并过程生成词表。

BPE解决一个问题是能比较好支持语料是多种语言的分词，一方面正如上面所说，如果只考虑英文、法语、西班牙语等拉丁美系的语言，BEP足以支持能够以较小词表大小（Vocabulary Size）解决OOV的问题。但中文、日本如果使用BEP对字符（characters）进行构造词表的话，其具有的生僻词会占据浪费比较大词表空间。

WordPiece 算法

WordPiece：WordPiece算法可以看作是BPE的变种。不同的是，WordPiece基于概率生成新的subword而不是下一最高频字节对。WordPiece算法也是每次从词表中选出两个子词合并成新的子词。BPE选择频数最高的相邻子词合并，而WordPiece选择使得语言模型概率最大的相邻子词加入词表。

Unigram

它和 BPE 以及 WordPiece 从表面上看一个大的不同是，前两者都是初始化一个小词表，然后一个个增加到限定的词汇量，而 Unigram Language Model 却是先初始一个大词表，接着通过语言模型评估不断减少词表，直到限定词汇量。

SentencePiece

SentencePiece它是谷歌推出的子词开源工具包，它是把一个句子看作一个整体，再拆成片段，而没有保留天然的词语的概念。一般地，它把空格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除了集成了BPE、ULM子词算法之外，SentencePiece还能支持字符和词级别的分词。

SentencePiece 是一种无监督的文本 tokenizer 和 detokenizer，主要用于基于神经网络的文本生成系统，其中，词汇量在神经网络模型训练之前就已经预先确定了。 SentencePiece 实现了subword单元（例如，字节对编码 (BPE)）和 unigram 语言模型），并可以直接从原始句子训练字词模型(subword model)。这使得我们可以制作一个不依赖于特定语言的预处理和后处理的纯粹的端到端系统。