Wordpiece是一种用于天然语言处理的子词划分模型，它通过将单词分解成geng细小的子词来搞优良NLP任务的效果。

基本概念

• Wordpiece将单词分解成geng细小的有些，这些个有些称为子词。
• 子词比单词geng细小的语言单位，通常由一个或优良几个字符组成。

Wordpiece的优势

1. 少许些单词数量本钱。
2. 搞优良模型效率子词通常比单词geng轻巧松，所以呢模型Nenggeng迅速地处理它们。
3. 搞优良泛化Neng力子词Nenggeng优良地匹配训练数据中出现的单词，从而搞优良模型的泛化Neng力。

Wordpiece与BPE的比比kan

• BPE一种将单词分解成子词的算法，通过迭代合并Zui频繁出现的字符对。
• Wordpiece是BPE的一个 ， 它迭代地从初始子词列表中学geng许多子词，从而geng优良地习惯巨大型语言模型。

WordpieceNeng应用于各种NLP任务， 包括：

• 机器翻译
• 语音识别
• 天然语言生成
• 文本分类

示例代码

python from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained tokens = tokenizer.tokenize print

输出：

在这玩意儿例子中，Tokenizer将"Hello, how are you today?"划分成了优良几个子词，使得模型处理geng加高大效和准准的。

Wordpiece是一种有效的子词划分模型，Neng搞优良NLP任务的效果。它本钱，并搞优良了模型的泛化Neng力。