Tokenizer那些事儿
仉昱
一、格式处理
首先带大家梳理一下BPE词表中的一些知识。
- “normalizer”:设置正则化器，即文本在编码前先经过正则化处理，正则化主要是用于转换全角字符及汉字标点。常见的正则化器有‘NFKC’等，‘NFKC’能够有效转换全角字符，同时也能转换中文标点，但以下中文标点不做转换：句号。顿号、书名号《 》引号“ ” 以及各种方括号【】〖〗和六角括号〔〕，BPE训练时一般会先将语料正则化处理，再执行算法迭代，因此编码时也应加入正则化操作；
- 词表中的词表示一般区分词的位置，即是否为前缀（或后缀），同一个词在不同位置会对应不同id，因此tokenizer在使用词表分词前都会对序列进行预分词，即pretokenize，一般情况下pretokenize的依据是空格、制表、换行符和所有标点符号，此外special token也作为预切分依据，预分词后的文本会用于判断前后缀以生成不同表示，下一节会详细介绍常见的预分词器；
- special token在解码时会自动忽略，因此还原文本时也无需设置跳过规则。
- decode时的特殊情况：对于WordPiece解码器，如果一个id不属于前后缀类型的id，却位于序列的开头（结尾），则解码后会自动缀上“##”，其它情况下会按原样输出；如果一个id属于前后缀类型的，且其前（后）还有其他内容，则解码后会自动缀上空格符；
二、预分词器
一般在训练BPE词表时会对语料进行预分词，预分词后的文本可以更好地区分出前后缀。Tokenizer中常见的预分词器介绍如下：
1、Whitespace
Whitespace即连续字符分词器，采用正则表达式“\w+|[^\w\s]+”进行原文匹配。通过表达式可以看出分词规则如下：将连续的字符（汉字、字母和数字）作为一个子词，也将连续的非字符和非空格（通常为标点等符号）作为一个子词来切分，空格（‘\s’）则会直接过滤;
2、BertPreTokenizer
其和1类似，也是按照空格和标点等符号做切分，只是遇到连续标点时会拆分为独立单元，例如三个点的省略号‘…’，按照1的方法切分后是‘…’，按该分词器切分则为三个‘.’；
3、Punctuation
按照标点切分，但不考虑空格，也不过滤空格，标点处理方法同2一样独立拆分；
4、CharDelimiterSplit
按照指定字符切分，函数包含delimiter参数，接受单个字符（不指定会报错），分词时以该字符为切分依据，并过滤字符使其不在分词结果中出现；
5、WhitespaceSplit
只按空格切分，其它标点等字符都会合并；
6、Split
函数输入一个正则表达式（由Regex类初始化，该类输入模式串），分词时按该表达式切分，函数包含‘behavior’参数，用于指定匹配出文本的处理方法，有切分、移除、与前驱词合并、与后继词合并四种选择（注：切分、前后合并模式下子词之间的匹配失败部分也作为一个子词，然后执行不同操作，移除模式下只移除匹配成功的子词）；
7、Sequence
该分词器本身不具备分词功能，而是接受由分词器组成的列表类型，执行时会使用分词器表依次处理，每个分词器接受上一个分词器的输出，并将切分结果传给下一个分词器。列表中的分词器可以是上述所有分词器类型。
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