Как методы токенизации помогают уменьшить размер словаря в нейронных сетях?

Методы токенизации помогают уменьшить размер словаря в нейронных сетях, разбивая текст на более мелкие единицы (токены). zentyx.ru www.gptunnel.ru

Некоторые способы токенизации и их влияние на размер словаря:

• Токенизация по подсловам. www.gptunnel.ru Текст разбивается на мелкие части, что полезно при работе с редкими словами. www.gptunnel.ru Например, «машинное» может быть разделено на «машин», «ное». www.gptunnel.ru
• Токенизация по символам. www.gptunnel.ru Каждый символ становится отдельным токеном. www.gptunnel.ru Например, фраза «машинное» будет разделена как «м», «а», «ш», «и», «н», «н», «о», «е». www.gptunnel.ru
• Н-граммная токенизация. www.gptunnel.ru Текст разбивается на группы из нескольких слов или символов. www.gptunnel.ru Например, «машинное обучение» может быть разделено на «машинное обучение» или «машин», «ное», «обучение» в зависимости от настроек. www.gptunnel.ru
• Токенизация с использованием BPE (Byte-Pair Encoding). www.gptunnel.ru Метод сначала разбивает текст на символы, а затем объединяет часто встречающиеся пары символов или подслов, чтобы сократить длину текста. www.gptunnel.ru Например, если в тексте часто встречается комбинация «ма», алгоритм создаст из неё отдельный токен. neurotoday.ru

Таким образом, разделение текста на токены сокращает количество уникальных терминов, что позволяет уменьшить размер словаря и улучшить обработку неизвестных слов. dtf.ru