Byte Pair Encoding（BPE）的编码原理是一种简单而有效的数据压缩技术，后来被广泛应用于自然语言处理（NLP）中的文本分词。BPE 通过迭代地合并文本中最常见的字符对（或字节对）来减少文本的大小，同时生成一个固定大小的词汇表。在 NLP 领域，它尤其适用于处理具有丰富词汇的语言或大型语料库。下面是 BPE 编码的原理和步骤：
- 词汇表初始化：初始的词汇表包含文本中的所有基础字符（如字母、数字等），以及特殊标记（如单词边界标记）。
- 统计字符对频率：在文本中统计所有相邻字符对的出现频率。例如，在句子 “lower” 和 “newest” 中，字符对 ‘e’, ‘w’ 和 ‘r’, ‘e’ 是常见的。
- 选择和合并最频繁的字符对：在每一次迭代中，选择出现频率最高的字符对，然后将其作为一个新的单元添加到词汇表中。例如，如果 ‘e’ 和 ‘r’ 是最常见的字符对，则它们被合并为一个新单元 ‘er’。
- 更新文本：替换文本中所有出现的最常见字符对为新合并的单元。例如，”newer” 变为 “newer”（如果 ‘er’ 被合并）。
- 重复过程：重复统计、选择和合并过程，直到达到预设的词汇表大小，或者没有更多高频字符对可以合并。
- 分词：使用最终的词汇表对新文本进行分词。在分词过程中，一个单词被分解为词汇表中的一个或多个单元。如果一个词或词的一部分不在词汇表中，它会被进一步分解为更小的单元（最终可能只是单个字符），这些单元都存在于词汇表中。
BPE 编码的优势在于它可以有效平衡词汇表的大小和覆盖范围，使得模型能够更好地处理未知单词或罕见单词。在许多现代 NLP 模型中，特别是那些要处理大型语料库的模型（如 GPT 和 BERT），BPE 编码是一种常用的分词方法。
BPE编码举例
我们有一小段文本数据，我们将通过 BPE 对其进行编码。为了简化，我们使用一个非常小的文本样本和一个简短的迭代过程。
文本：
aaabdaaabac
BPE 编码步骤
1. 初始化词汇表：初始的词汇表包括所有唯一的字符。对于我们的文本，词汇表是：{‘a’, ‘b’, ‘d’, ‘c’}。
2. 统计字符对并选择最频繁的对：首先，我们统计文本中所有相邻字符对的频率。
- ‘aa’: 3次
- ‘ab’: 2次
- ‘bd’: 1次
- ‘da’: 1次
- ‘ba’: 1次
- ‘ac’: 1次最常见的字符对是 ‘aa’。
3. 合并最频繁的字符对：将 ‘aa’ 合并为一个新单元 ‘aa’ 并添加到词汇表中。现在词汇表变为：{‘a’, ‘b’, ‘d’, ‘c’, ‘aa’}。更新文本，将所有的 ‘aa’ 替换为 ‘aa’。文本变为 aaabdaaabac（由于合并的是 ‘aa’，所以文本看起来没有变化）。
4. 重复过程：再次统计最常见的字符对，并重复合并过程。假设下一次迭代中，’ab’ 是最常见的对，则合并 ‘ab’ 为 ‘ab’。词汇表更新为：{‘a’, ‘b’, ‘d’, ‘c’, ‘aa’, ‘ab’}，文本更新为 aabdaaabc。
5. 继续迭代：根据需要的词汇表大小或预定的迭代次数，继续这个过程。
分词结果
- 使用最终的词汇表对新文本进行分词。例如，如果我们得到的最终词汇表包括 {‘a’, ‘b’, ‘d’, ‘c’, ‘aa’, ‘ab’, ‘bd’, ‘da’, ‘ac’}，那么一个单词比如 “aabdac” 会被分解为 [‘aa’, ‘b’, ‘d’, ‘ac’]。
这个例子展示了 BPE 编码的基本原理：通过迭代地合并最常见的字符对，逐渐构建一个能够有效表示原始文本的词汇表。在实际应用中，BPE 通常会在更大的数据集上执行，进行成千上万次迭代，以创建足够大和丰富的词汇表，用于复杂的语言模型训练。
