【NLP】 19. Tokenlisation 分词 BPE, WordPiece, Unigram/SentencePiece

1. 翻译系统性能评价方法

在机器翻译系统性能评估中，通常既有人工评价也有自动评价方法：

1.1 人工评价

人工评价主要关注以下几点：

• 流利度（Fluency）： 判断翻译结果是否符合目标语言的语法和习惯。
• 充分性（Adequacy）： 判断翻译是否传达了原文的全部信息。
• 评价方式： 可以通过打分（Rate）、排序（Rank）以及编辑比较（Edit & Compare）的方式进行人工评测。

1.2 自动评价指标

自动评价方法常用的包括基于字符 n-grams 的指标（如 chrF）和基于单词 n-grams 的指标（如 BLEU）。

chrF 指标

• 基本思想：
  将翻译结果与参考译文在字符级别进行 n-gram 匹配，适合于捕捉词形变化（如“read”与“Reading”），适合处理小写、标点、甚至拼写错误等情况。
• 常用公式：

  • 精确率（Precision）：
    precision = TP / (TP + FP)

  • 召回率（Recall）：
    recall = TP / (TP + FN)

  • F-beita 分数（F_β-score）：

    $$F_{\beta }=((1+{\beta }^2)\cdot TP)/((1+{\beta }^2)\cdot TP+{\beta }^2\cdot FN+FP)$$
    其中，beita 参数控制精确率和召回率之间的权重。例如，F2-score中 β= 2（公式：F2 = 5TP/(5TP + 4FN + FP)），而 F0-score 则相当于Precision, 当β很大的时候，相当于Recall

当所评估句子数量较多时，chrF 能有效反映字符级匹配情况，但当匹配以单词为单位时，可能出现“没有4-gram匹配得分为0”的情况，因此常配合其他指标综合评估。

BLEU 指标

• 基本思想：
  BLEU 通过对比翻译输出与参考译文的单词 n-grams（通常计算一元、二元、三元和四元 n-grams）精确率，并取几何平均后乘以一个惩罚因子（brevity penalty）来处理生成句子较短的问题。
• 局限性：
  由于BLEU只计算精确率，不考虑单词的形态变化（例如“read”和“Reading”在严格匹配时视为不同）以及上下文语序，且几何平均在数据量不足时敏感，常常无法完全反映翻译的流利性和充分性。

对比

BLEU vs. chrF

特征	BLEU	chrF
全称	Bilingual Evaluation Understudy	Character n-gram F-score
单位	基于词级别（word-level）	基于字符级别（character-level）
匹配单位	n-gram（如词组）	字符n-gram（如连续的字符组合）
语言适用性	英语/法语等空格分词语言效果较好	对形态复杂语言（如德语、芬兰语、中文）效果更好
对词形变化的鲁棒性	差（如“run”和“runs”会被认为不同）	好（字符n-gram可以捕捉到词形变化）
对词序敏感	非常敏感	不那么敏感
评价精度	偏向于流畅性（fluency）	更能捕捉语义和词形匹配（adequacy）
惩罚机制	有 Brevity Penalty 惩罚过短的句子	没有专门惩罚机制
实现工具	NLTK、SacreBLEU	官方工具：chrF++，也在 SacreBLEU 中支持

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2. Tokenisation 的基本概念与问题

Tokenisation（分词或词元化）指的是将一段文本切分为基本单元（token），如单词、标点符号或子词单元。传统方法多采用基于空格分割，但存在以下问题：

2.1 基于空格分词的局限性

• 简单的空格分割：
  通常将文本按照空格拆分出各个 token，此方法对于英文等基于空格分词的语言基本适用。但在实际情况中会遇到：
  • 缩写问题： 如 “won’t” 表示 “will not”，空格分词时可能作为一个整体或拆分为 “won” 和 “'t”。
  • 标点处理： 如 “great!” 中的感叹号有可能被保留或删除，不同工具处理方式不一致。
  • 罕见词或变体： 如 “taaaaaaasty” 可能有多种变体，直接按空格分割，无法解决拼写变化或冗余重复问题。
  • 拼写错误或新词： 如 “laern” （原意 learn）和 “transformerify” 这样的新造词也会被简单拆分，而无法充分捕捉原有语义。

2.2 Tokenisation 帮助处理罕见词等问题

通过更细粒度的分词方法，可以减少由于拼写错误、变形或新词带来的问题。例如，将长词拆成子词单元，可以使得词形变化不至于使整个单词无法识别。

• 实例：
  • “laern” 拆分为 “la##”, “ern”。
    这样一来，即使遇到拼写错误或不常见的词，模型也能通过子词组合部分捕捉到词语的语义，从而提高整体泛化能力。

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3. 子词分割策略与方法

为了更好地处理词形变化、罕见词及新词，现有许多基于子词单位的分词算法。主要包括以下三类：

3.1 Byte-Pair Encoding (BPE)

BPE 的基本算法步骤为：

1. 初始化词汇表：
   将词汇表设置为所有单独的字符。
2. 查找频率最高的相邻字符对：
   遍历语料，找出最常在一起出现的两个字符或子词。
3. 合并：
   将这一对合并，生成一个新的子词单位，并更新整个语料中的分词表示。
4. 检查词汇表大小：
   如果词汇表大小未达到预设目标（例如 100,000），则返回步骤2继续合并，直到达到要求。

这种方法简单高效，常用于许多现代 NLP 框架中。
假设我们现在的训练语料有以下 4 个词：

1. low
2. lower
3. newest
4. widest

初始我们会把每个词都拆成字符 + 特殊结束符号 </w>来防止词和词连接在一起：

l o w </w>  
l o w e r </w>  
n e w e s t </w>  
w i d e s t </w>  

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🔁 步骤 0：统计所有字符对频率

从上面所有词中，统计所有相邻字符对的频率（包括 </w>）：

Pair	Count
l o	2
o w	2
w	1
w e	1
e r	1
r	1
n e	1
e w	1
w e	1
e s	2
s t	2
t	2
w i	1
i d	1
d e	1

注意：

• w e 出现了两次（一次是 “lower”，一次是 “newest”）；
• e s、s t 和 t </w> 是在 “newest” 和 “widest” 中反复出现的。

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🔨 步骤 1：合并频率最高的字符对

我们假设 s t 是当前频率最高的（2 次）。那我们合并 s t → st。

现在变成：

l o w </w>  
l o w e r </w>  
n e w e st </w>  
w i d e st </w>  

---

🔁 步骤 2：重新统计字符对频率

重新统计所有字符对（只列几个）：

Pair	Count
l o	2
o w	2
e st	2
st	2
…	…

我们发现 e st 和 st </w> 又很频繁 → 合并 e st → est

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🔨 步骤 3：合并 e st → est

结果：

bashCopyEditl o w </w>  
l o w e r </w>  
n e w est </w>  
w i d est </w>  

你看，“newest” 和 “widest” 的后缀变成了统一的 est，这就是 BPE 的威力！

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🔁 再来几轮（每次合并频率最高的）

假设继续合并：

Round	合并操作	影响
4	l o → lo	得到 lo w
5	lo w → low	得到完整词 low
6	e r → er	合并 “lower” 的尾部
7	w e → we	合并 “newest” 的 “we” 部分
8	we + r → wer	可得 “lower” 更完整

每合并一次，词汇表中就新增一个子词（如 low、est、er 等），最终我们就有一个子词词表，用于之后的分词。

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✅ 最终效果（假设分词完成后）：

原始词	分词结果
low	low
lower	low + er
newest	new + est
widest	wid + est

这样，即使将来出现一个从没见过的词，比如 bravest，我们也可以分成：

brav + est

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🧠 总结亮点

• BPE 把频繁出现的字符组合合并成更长的单元；
• 最终词汇表里既有完整词（如 low），也有子词（如 est, er）；
• 能处理拼写变化、形态变化、新词；
• 是 GPT、BERT、RoBERTa、T5 等模型使用的标准方法。

3.2 WordPiece

WordPiece 最早由 Google 提出，其主要步骤与 BPE 类似，但在合并步骤中使用更复杂的决策标准：

• 训练一个 n-gram 语言模型，
  并考虑所有可能的词汇对，选择那个加入后能最大程度降低困惑度perplexity的组合；
• HuggingFace 实现的 WordPiece 则有时选择使得合并后 token 的概率比例满足某个公式，例如选择使得
  “|combined| / (|first symbol| * |second symbol|)” 最大的词对。

这种方法可在一定程度上更好地平衡子词与完整词的表达效果。

✂️ 分词示例（WordPiece）

以 playing 为例，假设词表中包含：

[ "play", "##ing", "##er", "##est", "##s" ]

那 playing 会被分为：

play + ##ing

再比如 unbelievable：

如果词表中有：

["un", "##believable", "##able", "##lievable", ...]

则可能被分为：

un + ##believable

（如果没有 “believable”，那就会继续拆成 ##believe + ##able）

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🎯 WordPiece 构建流程（简要）

1. 初始化词表：包含所有单字符 token（如 a, b, c,…）；
2. 基于最大似然概率计算所有可能合并的对；
3. 每轮合并一对，使得整体训练语料的似然性最大；
4. 直到词表达到预设大小（如 30,000 个 token）为止；

这比 BPE 更慢，但能得到更“语言合理”的子词。

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🔍 分词过程总结

WordPiece 是一种贪心最长匹配算法，遵循以下原则：

1. 从词首开始；
2. 找到最长可匹配的 token（如 “unbelievable” → “un”）；
3. 然后从该点继续向右，查找 ## 前缀的匹配；
4. 直到整个词完成或无法继续拆分；

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🧠 举个例子（完整流程）

假设词表里有：

["un", "##believe", "##able", "##believable"]

处理 unbelievable：

• unbelievable → un + ##believable

再处理 unbelievably：

如果 ##ly 也在词表中，就可以是：

• un + ##believable + ##ly

如果 ##believable 不在词表中：

• 尝试 un + ##believe + ##able

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✅ 总结

BPE 看频率，WordPiece 看语言模型概率。

WordPiece 更“聪明”，但 BPE 更“高效”。它们都用来解决“词太多”和“未知词”的问题。

WordPiece vs. BPE 的区别

特性	BPE	WordPiece
合并策略	每次合并频率最高的 pair	每次合并带来最大 语言模型概率提升 的 pair
评分标准	纯粹基于频率	基于最大似然估计（MLE）
分词方式	贪心从左到右合并	也使用贪心，但遵循“最大匹配”原则
应用例子	GPT、RoBERTa、OpenNMT	BERT、ALBERT、DistilBERT 等
词边标记	可无（GPT类）	用 ## 表示词中间部分（如 play ##ing）

3.3 Unigram / SentencePiece

Unigram 模型（或称 SentencePiece）采取另一种策略，不是从最小单元不断合并，而是：

1. 初始化：
   从所有字符以及语料中频率较高的连续字符序列（甚至包括完整单词）构建一个较大的初始词汇表；
2. 精简：
   通过一种复杂的概率模型和迭代过程，逐步删除贡献较小的词汇项，直到词汇表达到预期大小。

这种方法的优势在于能够同时考虑大单元和小单元的信息，从而得到更优的子词表示。

用 Unigram 分词 internationalization

假设词表中有：

["international", "##ization", "inter", "##national", "##ize", "##ation", "##al", "##i", "##zation"]

Unigram 会考虑所有可能组合：

1. international + ization
2. inter + national + ization
3. inter + nation + al + ization
4. …

对每个组合计算 概率乘积（P(a) × P(b) × P© …），然后选取概率 最大的组合方式。

比如：

international + ization → P1  
inter + national + ization → P2  
inter + nation + al + ization → P3

选取 max(P1, P2, P3) 那个组合。

3.4 各方法的比较

• BPE： 简单、直接，广泛应用，合并依据频率；
• WordPiece： 考虑对语言模型困惑度的影响，通常效果更好，但实现较复杂；
• Unigram/SentencePiece： 允许初始词汇同时包含较大和较小单元，通过概率模型精简词汇，具有更大的灵活性。

Unigram vs. BPE/WordPiece

特性	Unigram（SentencePiece）	BPE	WordPiece
分词方式	选择概率最高的子词组合（非贪心）	左到右合并字符对（贪心）	贪心最长匹配
词表生成方式	预设大词表 → EM算法删掉低概率的子词	每轮合并频率最高的 pair	每轮合并最大增益的 pair
分词结果是否唯一	❌ 可能多个组合概率差不多	✅ 唯一贪心路径	✅ 贪心最长匹配
优点	更灵活，能找到最优子词拆法	简单快速	精确但复杂
模型代表	ALBERT, XLNet, T5, mBART, SentencePiece	RoBERTa, GPT, MarianMT	BERT, DistilBERT
特殊符号	不需要空格、可直接处理未空格文本	需提前空格/处理标记	通常需要空格

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4. 特殊常见词（例如“the”）的处理

在分词和词嵌入训练中，常见词（如 “the”、“is”、“and” 等）通常出现频率极高，这会带来两个问题：

1. 模型训练时的影响：
   高频词容易主导模型权重，导致训练过程中对低频实义词的信息关注不足。为此，许多方法会在训练时对这些高频词进行下采样（sub-sampling），降低它们在训练中的出现频率。
2. 评价指标的匹配：
   在翻译评价、自动摘要或其他生成任务中，通常不希望因为 “the” 这种功能词的不同写法（例如大小写问题）产生低分。在实际 tokenisation 中，往往会将所有单词统一小写，或者对停用词单独处理，从而确保这些高频但语义信息较弱的词对整体模型影响较小。

例如，在 BLEU 计算中，尽管 “read” 和 “Reading” 在大小写和形态上有所不同，但通常在预处理阶段会进行小写化；而在子词分割中，“the” 可能不再被拆分，因为它本身已经十分常见而且具有固定形式。因此，“the” 通常被保留为一个完整的 token，同时在训练和评价中通过下采样等方式控制其权重。

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5. 实际案例补充

假设我们有一段英文文本作为翻译系统的输入与参考译文，并希望利用自动评价指标来评估翻译质量，同时考虑分词细节：

案例 1：翻译评价中 chrF 指标计算

• 参考译文： “I like to read too”
• 机器译文： “Reading, I too like”
• 处理流程：

  1. 分词：
     利用子词分割策略处理标点和缩写，确保“Reading”可以与“read”在字符 n-gram 层面匹配。

  2. 计算字符 n-gram 匹配：
     对机器译文和参考译文分别计算字符 n-grams，再计算精确率和召回率。

  3. Fbeita 分数计算：

  4. 结果说明：
     通过字符匹配，可以部分容忍由于词形变化（例如 “read” 与 “Reading”）而带来的微小差异。

案例 2：使用 BPE 处理新词

假设文本中出现一个新词 “transformerify”，传统的词汇表中可能未收录。通过 BPE 分词过程：

1. 初始化：
   将 “transformerify” 拆分为单个字符，即 [“t”, “r”, “a”, “n”, “s”, “f”, “o”, “r”, “m”, “e”, “r”, “i”, “f”, “y”]。
2. 迭代合并：
   统计在整个语料中最频繁出现的相邻字符对，如果 “er” 出现次数最多，则将“e”与“r”合并为 “er”。不断进行，直到达到预定词汇大小。
3. 结果：
   最终可能将 “transformerify” 分割为 “transforme” 和 “##ify”，使得即使新词未见过，也能利用已有的子词表示捕捉部分语义。