[SentencePiece]论文解读：SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer...

论文：SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing

作者：Taku Kudo, John Richardson

时间：2018

地址：google/sentencepiece: Unsupervised text tokenizer for Neural Network-based text generation. (github.com)

一、完整代码

这里我们使用python代码进行实现

# 完整代码在这里
import tensorflow as tf
import keras_nlp
inputs = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["Drifting Along"])
proto = keras_nlp.tokenizers.compute_sentence_piece_proto(inputs, vocabulary_size=15, lowercase=True)
tokenizer = keras_nlp.tokenizers.SentencePieceTokenizer(proto=proto)
outputs = inputs.map(tokenizer)
for output in outputs:
    print(output)
# tf.Tensor([ 4  8 12  5  9 14  5  6 13  4  7 10 11  6 13], shape=(15,), dtype=int32)

二、论文解读

SentencePiece是一个用于基于文本生成的无监督文本分词器，基本上结合了所有的分词算法于一身，是一个端到端的工具，并且不依赖于语言；也就是说无论什么语言丢进去就能做分词处理；

2.1 问题

1. 不同语言需要进行不同的预处理

一般来说，BPE和Unigram在处理tokenization的时候都需要文本已经经过了一次切割，以英文为例子：how are you应该被切割成了['how', 'are', 'you']；只有这样我们才能进行考虑单词的内部构造，因为BPE和Unigram都是基于subwords的算法；现在的问题是，不是所有的语言其word都是以空格来进行分割的，对于中文来说，只能每个字符每个字符来切割，或者结合词表来切割；总结就是语言并不共享同一套预处理方式；

2. 解码会存在不同，并不是无损的

以hello world.为例子，假设得到的分割是['hello', 'world', '.']，这里解码的时候会得到hello world .，也就是在world和.之间多了一个空格，这是我们不想看到的

3. 没有一个端到端的解决方案

BPE，Unigram并不能完整的解决问题，需要一个端到端的解决方案；

2.2 解决

1. 把所有的字符都转化为unicode编码，包括空格

SentencePiece首先将所有文本的字符都转化为unicode字符，这也就意味着不需要去考虑不同的语言，字符或者符号，都视为一致的；

2. SentencePiece把空格看作一个基本符号

SentencePiece为了精细化的处理空格，其将空格 转为_进行分割，比如hello world.，其会分割为[hello],[_wor],[ld],[.]，这样处理就我们可以在没有任何歧义的情况下去标记文本；

3. 不仅实现端到端的方案，而且更快

SentencePiece利用了优先队列对算法进行加速，分词时间大幅缩减，可以利用其作为一个端到端的分词工具；

2.3 应用

这里要介绍的是这里采用的模型类别有四种，分别是BPE，Unigram，word和char；

其中word和char看字面意思就直到其是根据word和char来进行分词，前者根据空格转的_来进行分词，而char是根据每个unicode来进行分词；

这里要讨论的便是BPE和Unigram，其会对_来进行分割，然后各自适配其算法，但是在这里假设是中文呢，预处理的时候会分割成以空格开头的长字符串，看作word再进行subword分析；要注意的是BPE是小表变大表，Unigram是大表转小表，由于在转化的过程中一般有限制，这里建立在对中文分词时使用Unigram最好，这样会有长字符出现而不是统一都是单字符；

代码如下：

import tensorflow as tf
import keras_nlp
inputs = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["Drifting Along"])
proto = keras_nlp.tokenizers.compute_sentence_piece_proto(inputs, vocabulary_size=15, lowercase=True)
tokenizer = keras_nlp.tokenizers.SentencePieceTokenizer(proto=proto)
outputs = inputs.map(tokenizer)
for output in outputs:
    print(output)
# tf.Tensor([ 4  8 12  5  9 14  5  6 13  4  7 10 11  6 13], shape=(15,), dtype=int32)

三、总结

SentencePiece不应该看作一个分词算法，现有的分词算法貌似只有两种，BPE和Unigram，WordPiece和SentencePiece一样，其不过是做了一些改良；

SentencePiece NB！