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前言

在自然语言处理（NLP）的早期阶段，词嵌入技术如Word2Vec和GloVe彻底改变了我们表示词汇的方式。它们能够将单词映射到低维稠密向量空间，捕捉词汇间的语义关系。然而，这些模型通常将每个单词视为一个独立的原子单元。这意味着它们难以处理：

1. 词形变化：例如，“help”，“helps”，“helped”和“helping”虽然词根相同，但会被视为完全不同的词，拥有独立的向量表示，无法共享学习到的信息。
2. 罕见词和未登录词（Out-of-Vocabulary, OOV）：对于训练集中未出现或出现次数极少的词，模型无法为其生成有意义的向量。
3. 词的内部结构：像“dog”和“dogs”，“cat”和“cats”，或者“boy”和“boyfriend”这类具有明显内部结构和派生关系的词，传统词嵌入模型无法有效利用这些信息。

为了解决这些问题，子词嵌入（Subword Embedding） 的概念应运而生。其核心思想是将词分解为其组成部分（子词），然后基于这些子词来构建词的表示。这样做的好处是：

• 共享统计强度：形态相似的词（如“helping”和“eating”）会共享一些子词（如“-ing”），从而共享它们子词向量的参数。
• 处理OOV词：即使一个词在训练集中未出现，只要它的子词出现过，模型依然可以为其构建一个合理的向量表示。
• 更细粒度的语义：通过子词，模型可以捕捉到词缀（前缀、后缀）等形态学信息。

本文将重点介绍两种与子词嵌入相关的技术：fastText模型 和 字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）。我们将通过代码实例深入理解BPE的原理和实现，并探讨它如何为现代NLP模型（尤其是基于PyTorch等深度学习框架的模型）提供强大的文本表示能力。

完整代码:下载链接

fastText模型

在跳元模型（Skip-gram）和连续词袋模型（CBOW）中，同一词的不同变形形式（如"help", “helps”, “helped”）直接由不同的向量表示，不需要共享参数。为了利用形态学信息，fastText模型 提出了一种子词嵌入方法，其中子词是一个字符$n$-gram。fastText可以被认为是子词级的跳元模型，它不直接学习词级向量表示，而是将每个中心词的向量表示为其所有子词向量之和。

具体来说，以单词“where”为例，在fastText中获取其子词的步骤如下：

1. 在词的开头和末尾添加特殊字符“<”和“>”，以将前缀和后缀与其他子词区分开来。词变为“<where>”。
2. 然后，从词中提取字符$n$-gram。例如，当$n=3$时，我们将获得长度为3的所有子词：“<wh”“whe”“her”“ere”“re>”。
3. 除了这些$n$-gram子词，fastText还会将整个词本身（加上尖括号，如“<where>”）作为一个特殊的子词。

在fastText中，对于任意词$w$，用${\mathcal{G}}_w$表示其长度在指定范围（例如3到6）之间的所有子词与其特殊子词的并集。词表就变成了所有词的子词的集合。假设${\mathbf{z}}_g$是词典中子词$g$的向量，则跳元模型中作为中心词的词$w$的向量${\mathbf{v}}_w$是其子词向量的和：

$${\mathbf{v}}_w$$