nlp基礎之詞、子詞或字元

在文字處理過程中，分詞可以將文字拆解成不同層次的基本單元：詞、子詞或字元。這些基本單元在自然語言處理（NLP）任務中有不同的應用場景和效果。以下是對詞、子詞、字元的解釋和舉例說明：

1. 詞（Word）

• 定義: 詞是文字中由空格或標點符號分隔的最基本的語義單元。每個詞通常代表一種獨立的含義。
• 舉例:
  • 英文句子: "I love programming."
    • 分詞結果: ["I", "love", "programming"]
  • 中文句子: "我愛程式設計。"
    • 分詞結果: ["我", "愛", "程式設計"]
• 應用: 詞級別的分詞適用於語言較為規整的場景，如英文。對於中文等沒有明顯分詞標記的語言，需要透過分詞演算法來實現。

2. 子詞（Subword）

• 定義: 子詞是比詞更小的語言單元，通常是透過演算法將詞分解為更小的語義單元或字元組合。子詞級別分詞可以應對未登入詞（OOV）問題，且在多語言和詞形變化處理方面效果較好。
• 演算法: 常見的子詞分詞演算法包括 BPE（Byte Pair Encoding）和 WordPiece。
• 舉例:
  • 英文句子: "unhappiness"
    • 子詞分詞結果（BPE）: ["un", "happiness"]
    • 子詞分詞結果（WordPiece）: ["un", "##happiness"]
    • 解釋: 在 WordPiece 中，"##" 表示這是一個詞的一部分。
  • 中文句子: "我愛程式設計"
    • 子詞分詞結果: ["我", "愛", "編", "程"]
    • 解釋: 尤其對於複合詞，“程式設計”可以拆分為“編”和“程”，儘管這種拆分在中文中不常見。
• 應用: 子詞級分詞特別適用於處理大量詞形變化的語言，如英語中不同的詞綴（字首、字尾），以及跨語言應用。

3. 字元（Character）

• 定義: 字元級別分詞是將文字中的每個字元作為一個獨立的單元。字元級分詞不依賴任何分詞規則，直接對每個字元進行處理。
• 舉例:
  • 英文句子: "hello"
    • 字元分詞結果: ["h", "e", "l", "l", "o"]
  • 中文句子: "我愛程式設計"
    • 字元分詞結果: ["我", "愛", "編", "程"]
• 應用: 字元級分詞適用於處理形態複雜或有大量新詞的文字，如社交媒體資料、使用者生成內容等。它能很好地解決未登入詞問題，但需要更復雜的模型來理解字元組合成的語義。

對比總結

• 詞級分詞: 直接將文字拆分成完整的詞語，保留了每個詞的獨立語義。適用於常規文字處理。
• 子詞級分詞: 將詞分解為更小的單位，能夠應對未登入詞和複雜詞形變化。常用於多語言處理和模型壓縮。
• 字元級分詞: 直接對每個字元進行處理，不依賴語言規則，能夠處理複雜、無結構化文字，但語義理解較為困難。

不同的分詞方式在處理不同型別的文字時，各有優勢，選擇合適的分詞方式能夠提高模型的處理能力和泛化效能。