[BPE]论文实现：Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units

论文：Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units
作者：Rico Sennrich, Barry Haddow, Alexandra Birch
时间：2016

一、完整代码

这里我们使用python仅对BPE做一个简单的实现

import re, collections  
  
  
def get_stats(vocab):  
    pairs = collections.defaultdict(int)  
    for word, freq in vocab.items():  
        symbols = word.split()  
        for i in range(len(symbols) - 1):  
            pairs[symbols[i], symbols[i + 1]] += freq  
    return pairs  
  
  
def merge_vocab(pair, v_in):  
    v_out = {}  
    bigram = re.escape(' '.join(pair))  
    p = re.compile(r'(? + bigram + r'(?!\S)')  
    for word in v_in:  
        w_out = p.sub(''.join(pair), word)  
        v_out[w_out] = v_in[word]  
    return v_out  
  
  
if __name__ == '__main__':  
    vocab = {'l o w ': 5, 'l o w e r ': 2, 'n e w e s t ': 6, 'w i d e s t ': 3}  
    num_merges = 10  
    for i in range(num_merges):  
        pairs = get_stats(vocab)  
        best = max(pairs, key=pairs.get)  
        vocab = merge_vocab(best, vocab)  
      
    print(vocab)

二、论文解读

word-level在NMT任务上的不足：

• a back-off to a dictionary look-up：用字典中相似且存在于vocabulary的词计算；
• copy：对于名字来说处理有效，但是词的形态可能会发生改变，而翻译又需要词型的信息；

这篇文章主要介绍了两个方法：

• 使用subwords而不是word，可以有效的提高NMT的能力；
• byte pair encoding，利用压缩算法来构建词汇表；

2.1 模型架构

encoder：一个双向的GRU网络，隐藏层的结果合并作为最终的隐藏层；
decoder：RNN，利用前馈神经网络做对其模型输出结果；

2.2 BPE

字节对编码（BPE）（Gage，1994）是一种简单的数据压缩技术，它迭代地用一个未使用的字节替换序列中最频繁的字节对。我们将该算法用于分词。我们不合并频繁的字节对，而是合并字符或字符序列。

首先，我们用字符词汇表初始化字符词汇表，并将每个单词表示为一个字符序列，再加上一个特殊的词末字符“·”，这允许我们在翻译后恢复原始的序列。我们迭代地计算所有的字符对，并将每次出现的最频繁的字符对（“A”，“B”）替换为一个新的字符“AB”。每个合并操作都会产生一个新的字符，它表示一个字符n-gram。频繁的字符n-克（或整个单词）最终被合并成一个单一的字符，因此BPE不需要候选名单。最终的字符词汇表大小等于初始词汇表的大小，再加上合并操作的数量——后者是算法中唯一的超参数。

实现代码如下：

import re, collections  
  
  
def get_stats(vocab):  
    pairs = collections.defaultdict(int)  
    for word, freq in vocab.items():  
        symbols = word.split()  
        for i in range(len(symbols) - 1):  
            pairs[symbols[i], symbols[i + 1]] += freq  
    return pairs  
  
  
def merge_vocab(pair, v_in):  
    v_out = {}  
    bigram = re.escape(' '.join(pair))  
    p = re.compile(r'(? + bigram + r'(?!\S)')  
    for word in v_in:  
        w_out = p.sub(''.join(pair), word)  
        v_out[w_out] = v_in[word]  
    return v_out  
  
  
if __name__ == '__main__':  
    vocab = {'l o w ': 5, 'l o w e r ': 2, 'n e w e s t ': 6, 'w i d e s t ': 3}  
    num_merges = 10  
    for i in range(num_merges):  
        pairs = get_stats(vocab)  
        best = max(pairs, key=pairs.get)  
        vocab = merge_vocab(best, vocab)  
      
    print(vocab)

学习两种独立的编码，一种用于源句子，一种用于目标句子；可以使文本和词汇大小方面更紧凑，更能保证每个子词单元都在各自语言的训练文本中看到；

学习两个词汇的联合编码，提高了源句子和目标句子分割之间的一致性；

三、过程实现

论文整体比较简单，框架已经过时，没有实现的必要；

四、整体总结

这篇文章主要介绍了两个方法：

• 使用subwords而不是word，可以有效的提高NMT的能力；
• byte pair encoding，利用压缩算法来构建词汇表；