BERT，XLNET分词方法bpe，unigram等介绍

近年来，自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的进步，其中最重要的原因之一就是深度学习模型的大量应用。在这些模型中，BERT和XLNET是两个非常著名的预训练模型，它们在许多NLP任务中都表现出了卓越的性能。而在处理自然语言时，分词方法的选择是极其重要的一步。本文将重点介绍BERT和XLNET这两种模型的分词方法，即bpe（字节对编码）和unigram（单字），为进一步学习和应用提供参考。

BERT的分词方法：bpe

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的分词方法采用的是bpe（字节对编码）。这种分词方法将连续的字符分割成小段，每个小段称为一个“词元”（token），然后用这些词元来构建单词。
具体来说，BERT使用的是utf-8编码的字符，将连续的两个字符看作一个词元，例如“我”可以编码为“我##我”，其中“##”是分隔符。这样做的好处是可以减少词汇量，降低模型的复杂度，同时保留足够的上下文信息。
但是，bpe也存在一些缺点，比如无法处理多字节字符，只能处理英文字符，对于中文字符的处理效果不佳。

XLNET的分词方法：unigram

与BERT不同，XLNET采用了一种称为unigram（单字）的分词方法。unigram将每个字符都看作一个独立的词元，即不进行任何形式的词元合并。
在XLNET中，每个字符都被赋予一个独一无二的标识符，这样就可以保留更多的原始文本信息。同时，XLNET采用了一种自回归语言模型（Autoregressive Language Model），使得每个词元的预测依赖于所有前面的词元，这样可以更好地捕捉上下文信息。

unigram与bpe的对比

unigram和bpe在分词方法和处理能力上有一些差异。bpe的分词方式更加灵活，可以适应多种语言和字符集，但是对于一些特定场景（如多字节字符）的处理可能不够准确。而unigram对于中文字符的处理更加友好，可以准确地处理每一个字符，但是这种方法需要更多的计算资源。
此外，unigram在处理长文本时可能会遇到问题，因为每个字符都需要独立编码。相比之下，bpe可以通过合并连续的字符来减少词汇量，从而降低模型的复杂度。

结论

总的来说，BERT和XLNET的分词方法各有优点和缺点。bpe的分词方法具有灵活性和可扩展性，但可能无法准确地处理多字节字符；而unigram的分词方法可以更好地处理中文字符，但对于长文本的处理可能不够高效。
在具体的应用中，我们可以根据任务的需求和数据的特征来选择合适的分词方法。对于需要处理多种语言的场景，bpe可能更加合适；而对于需要精确处理中文字符的任务，unigram可能更有优势。
总之，BERT和XLNET的分词方法是NLP任务中重要的一环，选择合适的分词方法将直接影响到模型的性能和效果。希望本文的介绍能为相关领域的研究人员和爱好者提供一些帮助。