5、自然语言处理中的分词技术全解析

自然语言处理中的分词技术全解析

1. 分词面临的挑战

在自然语言处理（NLP）里，分词工作面临着诸多挑战。比如，在英语中，给名词添加字母 “s” 通常会构成该名词的复数形式，而给形容词添加 “s” 可能会形成一个与原形容词意义不同的名词。这些细节看似微不足道，但却会影响文本翻译的准确性和流畅性。

此外，分词还需处理以下问题：
- 拼写变体 ：像 “favor” 与 “favour”、“tire” 与 “tyre”、“color” 与 “colour” 这类不同的拼写方式。
- 一词多义 ：例如 “to table” 这个短语，“table” 在这里有不同于其常见含义的解释。
- 拼写错误 ：像 “dependent” 与错误的 “dependant”。
- 发音差异 ：如 “Aluminum” 有 “uh - LOO - minum” 和 “al - loo - MIN - ium” 两种发音；“Privacy” 有 “PRIV - acy” 和 “PRY - vacy” 两种发音；“Schedule” 有 “SKEDjule” 和 “SHEDjule” 两种发音。

2. 替代分词方案：ByT5 模型

Google 推出的 ByT5 模型直接处理 UTF - 8 字节，而非采用子词分词。这种方法的优势在于无需任何形式的文本预处理，并且能在不增加过多计算成本的情况下处理字节序列。不过，字节序列比词级序列长得多。

ByT5 模型源自 Google 的