Constructing a BPE Tokenization DFA

📄 arXiv: 2405.07671v2 📥 PDF

作者: Martin Berglund, Willeke Martens, Brink van der Merwe

分类: cs.FL, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-05-13 (更新: 2025-05-26)

备注: This is a revised and extended version of the conference paper indicated in the external DOI field. Prefer citing that version whenever the extended content is unnecessary

DOI: 10.1007/978-3-031-71112-1_5

💡 一句话要点

提出一种高效构建BPE分词确定性有限自动机(DFA)的算法，用于解决开放词汇问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: BPE分词 确定性有限自动机 DFA 自然语言处理 开放词汇问题

📋 核心要点

  1. 自然语言处理系统通常基于文本分词进行操作，以解决开放词汇问题，但现有方法效率有待提升。
  2. 本文提出一种算法，用于高效构建BPE分词的确定性有限自动机(DFA)，直接处理分词结果。
  3. 该方法保留了自动机的关键属性，并建立了状态复杂度的渐近界限，同时构建了字符串到分词的转换器。

📝 摘要（中文）

本文提出并分析了一种高效构建确定性有限自动机(DFA)的算法，该DFA旨在直接处理由流行的字节对编码(BPE)技术产生的分词结果。这使得许多现有技术和算法能够应用于分词后的文本，例如模式匹配、分词字典的等价性检查以及以各种方式组合分词后的语言。该构建过程保留了自动机的一些关键属性，我们利用这些属性来建立所得自动机的状态复杂度的渐近界限。最后，我们展示了如何构建一个输入确定性（subsequential）的字符串到字符串转换器，该转换器精确地描述了字符串及其正确分词之间的关系。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自然语言处理中常见的开放词汇问题，即如何有效地处理未登录词。现有的基于分词的方法，特别是BPE分词，虽然有效，但缺乏直接在其分词结果上进行高效操作的机制，例如模式匹配和语言组合等。因此，需要一种能够直接处理BPE分词结果，并支持各种操作的有效方法。

核心思路：论文的核心思路是构建一个确定性有限自动机(DFA)，该DFA能够直接接受BPE分词后的token序列作为输入。通过将BPE分词规则编码到DFA的状态转移中，可以实现对分词结果的快速处理和分析。此外，论文还考虑了如何构建一个输入确定性的字符串到字符串转换器，用于精确描述字符串及其BPE分词之间的关系。

技术框架：整体框架包括两个主要部分：1) 构建BPE分词的DFA；2) 构建字符串到分词的转换器。构建DFA的过程涉及将BPE词表和合并规则转换为DFA的状态和转移。构建转换器则需要考虑如何将输入字符串映射到其对应的BPE分词序列。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一种高效构建BPE分词DFA的算法，该算法能够直接在分词后的token序列上进行操作。与现有方法相比，该方法避免了将分词结果转换回字符串进行处理的步骤，从而提高了效率。此外，论文还提出了构建字符串到分词转换器的方法，实现了字符串和分词结果之间的精确映射。

关键设计：论文的关键设计包括：1) DFA状态的表示方式，需要能够有效地编码BPE词表和合并规则；2) DFA状态转移的构建方法，需要保证DFA能够正确地接受所有有效的BPE分词序列；3) 字符串到分词转换器的构建方法，需要保证转换器能够将输入字符串精确地映射到其对应的BPE分词序列。具体的参数设置和网络结构未知。

📊 实验亮点

论文的主要实验结果集中在算法的效率和自动机的状态复杂度分析上。论文建立了所得自动机的状态复杂度的渐近界限，并展示了如何构建一个输入确定性的字符串到字符串转换器。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、机器翻译、信息检索等。通过直接在BPE分词结果上进行操作，可以提高处理效率，并支持更复杂的语言模型和算法。此外，该方法还可以用于分词字典的等价性检查和语言组合等任务。

📄 摘要（原文）

Many natural language processing systems operate over tokenizations of text to address the open-vocabulary problem. In this paper, we give and analyze an algorithm for the efficient construction of deterministic finite automata (DFA) designed to operate directly on tokenizations produced by the popular byte pair encoding (BPE) technique. This makes it possible to apply many existing techniques and algorithms to the tokenized case, such as pattern matching, equivalence checking of tokenization dictionaries, and composing tokenized languages in various ways. The construction preserves some key properties of the automaton, and we use this to establish asymptotic bounds on the state complexity of the automata that result. Finally, we demonstrate how to construct an input-deterministic (subsequential) string-to-string transducer which precisely describes the relationship between strings and their correct tokenizations.