文章目录
- 一、完整代码
- 二、论文解读
- 2.1 模型架构
- 2.2 BPE
- 三、过程实现
- 四、整体总结
论文：Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units
作者：Rico Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch
时间：2016
一、完整代码
这里我们使用python仅对BPE做一个简单的实现
import re, collections
def get_stats(vocab):
pairs = collections.defaultdict(int)
for word, freq in vocab.items():
symbols = word.split()
for i in range(len(symbols) - 1):
pairs[symbols[i], symbols[i + 1]] += freq
return pairs
def merge_vocab(pair, v_in):
v_out = {}
bigram = re.escape(' '.join(pair))
p = re.compile(r'(?<!\S)' + bigram + r'(?!\S)')
for word in v_in:
w_out = p.sub(''.join(pair), word)
v_out[w_out] = v_in[word]
return v_out
if __name__ == '__main__':
vocab = {'l o w </w>': 5, 'l o w e r </w>': 2, 'n e w e s t </w>': 6, 'w i d e s t </w>': 3}
num_merges = 10
for i in range(num_merges):
pairs = get_stats(vocab)
best = max(pairs, key=pairs.get)
vocab = merge_vocab(best, vocab)
print(vocab)
二、论文解读
word-level在NMT任务上的不足：
- a back-off to a dictionary look-up：用字典中相似且存在于
vocabulary的词计算； - copy：对于名字来说处理有效，但是词的形态可能会发生改变，而翻译又需要词型的信息；
这篇文章主要介绍了两个方法：
- 使用
subwords而不是word，可以有效的提高NMT的能力； byte pair encoding，利用压缩算法来构建词汇表；
2.1 模型架构
encoder：一个双向的GRU网络，隐藏层的结果合并作为最终的隐藏层；
decoder：RNN，利用前馈神经网络做对其模型输出结果；
2.2 BPE
字节对编码（BPE）（Gage，1994）是一种简单的数据压缩技术，它迭代地用一个未使用的字节替换序列中最频繁的字节对。我们将该算法用于分词。我们不合并频繁的字节对，而是合并字符或字符序列。
首先，我们用字符词汇表初始化字符词汇表，并将每个单词表示为一个字符序列，再加上一个特殊的词末字符“·”，这允许我们在翻译后恢复原始的序列。我们迭代地计算所有的字符对，并将每次出现的最频繁的字符对（“A”，“B”）替换为一个新的字符“AB”。每个合并操作都会产生一个新的字符，它表示一个字符n-gram。频繁的字符n-克（或整个单词）最终被合并成一个单一的字符，因此BPE不需要候选名单。最终的字符词汇表大小等于初始词汇表的大小，再加上合并操作的数量——后者是算法中唯一的超参数。
实现代码如下：
import re, collections
def get_stats(vocab):
pairs = collections.defaultdict(int)
for word, freq in vocab.items():
symbols = word.split()
for i in range(len(symbols) - 1):
pairs[symbols[i], symbols[i + 1]] += freq
return pairs
def merge_vocab(pair, v_in):
v_out = {}
bigram = re.escape(' '.join(pair))
p = re.compile(r'(?<!\S)' + bigram + r'(?!\S)')
for word in v_in:
w_out = p.sub(''.join(pair), word)
v_out[w_out] = v_in[word]
return v_out
if __name__ == '__main__':
vocab = {'l o w </w>': 5, 'l o w e r </w>': 2, 'n e w e s t </w>': 6, 'w i d e s t </w>': 3}
num_merges = 10
for i in range(num_merges):
pairs = get_stats(vocab)
best = max(pairs, key=pairs.get)
vocab = merge_vocab(best, vocab)
print(vocab)
学习两种独立的编码，一种用于源句子，一种用于目标句子；可以使文本和词汇大小方面更紧凑，更能保证每个子词单元都在各自语言的训练文本中看到；
学习两个词汇的联合编码，提高了源句子和目标句子分割之间的一致性；
三、过程实现
论文整体比较简单，框架已经过时，没有实现的必要；
四、整体总结
这篇文章主要介绍了两个方法：
- 使用
subwords而不是word，可以有效的提高NMT的能力； byte pair encoding，利用压缩算法来构建词汇表；
