42、子词分割：从理论到实践

子词分割：从理论到实践

在自然语言处理中，子词分割是一项关键技术，它能够将文本分割成有意义的子词单元，有助于处理未登录词和提高模型的泛化能力。本文将详细介绍几种常见的子词分割方法，包括一元分词器、SentencePiece分词器和Hugging Face分词器，并给出具体的实现步骤和代码示例。

1. 一元分词器（Unigram Tokenizer）

一元分词器是一种基于概率的子词分割方法，它通过最大化一元概率来找到最优的子词分割。下面将详细介绍其实现步骤。

1.1 初始类的创建

我们可以通过预分词来创建初始的一元类，使用正则表达式 r’\p{P}|[^\s\p{P}]+’ 来匹配文本中的单词，并在每个单词前添加前缀 ' ' 。以下是实现代码：

import re

class Unigram():
    def __init__(self, uni_probs):
        self.uni_probs = uni_probs
        self.pattern = r’\p{P}|[^\s\p{P}]+’

    def pretokenize(self, text):
        words = re.findall(self.pattern, text)
        words = list(map(lambda x: ’ ’ + x, words))
        return words

1.2 概率估计

为了计算分割的