nlp基础之词、子词或字符

在文本处理过程中，分词可以将文本拆解成不同层次的基本单元：词、子词或字符。这些基本单元在自然语言处理（NLP）任务中有不同的应用场景和效果。以下是对词、子词、字符的解释和举例说明：

1. 词（Word）

• 定义: 词是文本中由空格或标点符号分隔的最基本的语义单元。每个词通常代表一种独立的含义。
• 举例:
  • 英文句子: "I love programming."
    • 分词结果: ["I", "love", "programming"]
  • 中文句子: "我爱编程。"
    • 分词结果: ["我", "爱", "编程"]
• 应用: 词级别的分词适用于语言较为规整的场景，如英文。对于中文等没有明显分词标记的语言，需要通过分词算法来实现。

2. 子词（Subword）

• 定义: 子词是比词更小的语言单元，通常是通过算法将词分解为更小的语义单元或字符组合。子词级别分词可以应对未登录词（OOV）问题，且在多语言和词形变化处理方面效果较好。
• 算法: 常见的子词分词算法包括 BPE（Byte Pair Encoding）和 WordPiece。
• 举例:
  • 英文句子: "unhappiness"
    • 子词分词结果（BPE）: ["un", "happiness"]
    • 子词分词结果（WordPiece）: ["un", "##happiness"]
    • 解释: 在 WordPiece 中，"##" 表示这是一个词的一部分。
  • 中文句子: "我爱编程"
    • 子词分词结果: ["我", "爱", "编", "程"]
    • 解释: 尤其对于复合词，“编程”可以拆分为“编”和“程”，尽管这种拆分在中文中不常见。
• 应用: 子词级分词特别适用于处理大量词形变化的语言，如英语中不同的词缀（前缀、后缀），以及跨语言应用。

3. 字符（Character）

• 定义: 字符级别分词是将文本中的每个字符作为一个独立的单元。字符级分词不依赖任何分词规则，直接对每个字符进行处理。
• 举例:
  • 英文句子: "hello"
    • 字符分词结果: ["h", "e", "l", "l", "o"]
  • 中文句子: "我爱编程"
    • 字符分词结果: ["我", "爱", "编", "程"]
• 应用: 字符级分词适用于处理形态复杂或有大量新词的文本，如社交媒体数据、用户生成内容等。它能很好地解决未登录词问题，但需要更复杂的模型来理解字符组合成的语义。

对比总结

• 词级分词: 直接将文本拆分成完整的词语，保留了每个词的独立语义。适用于常规文本处理。
• 子词级分词: 将词分解为更小的单位，能够应对未登录词和复杂词形变化。常用于多语言处理和模型压缩。
• 字符级分词: 直接对每个字符进行处理，不依赖语言规则，能够处理复杂、无结构化文本，但语义理解较为困难。

不同的分词方式在处理不同类型的文本时，各有优势，选择合适的分词方式能够提高模型的处理能力和泛化性能。