Unigram language model в токенизации, например в SentencePiece, — это статистическая модель, которая рассматривает текст как последовательность независимых токенов (подслов), каждый из которых имеет свою вероятность.
Что такое Unigram language model в токенизации (как в SentencePiece)?
Unigram language model в токенизации, например в SentencePiece, — это статистическая модель, которая рассматривает текст как последовательность независимых токенов (подслов), каждый из которых имеет свою вероятность.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Unigram language model в токенизации, например в SentencePiece, — это статистическая модель, которая рассматривает текст как последовательность независимых токенов (подслов), каждый из которых имеет свою вероятность.
Основная идея:
- Модель предполагает, что каждый токен в последовательности выбирается независимо с определённой вероятностью (unigram — однородная модель).
- SentencePiece обучает словарь токенов, оптимизируя набор подслов, чтобы максимизировать вероятность обучающего корпуса.
- При токенизации текст разбивается на последовательность токенов из словаря, которая максимизирует общую вероятность по модели.
Преимущества:
- Позволяет автоматически выбирать оптимальный набор подслов без необходимости ручного задания словаря.
- Хорошо работает с разными языками и неизвестными словами.
Пример: для слова "unbelievable" модель может разбить на токены "un", "believ", "able" с соответствующими вероятностями, выбирая наиболее вероятное разбиение.