41、子词分割技术：Byte - Pair Encoding、WordPiece与Unigram Tokenizer

子词分割技术：Byte - Pair Encoding、WordPiece与Unigram Tokenizer

在自然语言处理中，子词分割是一项重要的技术，它可以将文本分割成更小的单元，有助于处理未登录词和提高模型的泛化能力。本文将详细介绍三种常见的子词分割方法：Byte - Pair Encoding（BPE）、WordPiece和Unigram Tokenizer。

1. Byte - Pair Encoding（BPE）

BPE是一种基于贪心算法的子词分割方法，通过不断合并最频繁出现的相邻符号对来构建词汇表。

1.1 初始化子词和词汇表

首先，我们需要对文本进行预处理，统计单词的频率，并提取语料库中的字符集作为初始词汇表。以下是实现代码：

from collections import Counter

class BPE:
    def __init__(self, merge_cnt=200, leading_space=False):
        self.pattern = r'\p{L}+|\p{N}+|[^\s\p{L}\p{N}]+'
        self.merge_cnt = merge_cnt
        self.leading_space = leading_space
        if leading_space:
            self.pattern = r' ?\p{L}+| ?\p{N}+| ?[^\s\p{L}\p{N}]+'
        else:
            self.pattern =