Byte Pair Encoding

ترميز الأزواج البايتية: دليل شامل للمبتدئين

ترميز الأزواج البايتية (Byte Pair Encoding أو BPE) هو خوارزمية بسيطة لكنها فعالة لـ ضغط البيانات والتجزئة الفرعية للكلمات. اكتسبت شعبية كبيرة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي، وخاصةً في بناء نماذج اللغة مثل GPT وBERT. يهدف هذا المقال إلى تقديم شرح مفصل لـ BPE للمبتدئين، مع التركيز على كيفية عمله، ومزاياه، وتطبيقاته.

كيف يعمل ترميز الأزواج البايتية؟

تعتمد BPE على مبدأ بسيط: استبدال أزواج البايتات الأكثر تكرارًا في نص معين برموز جديدة. العملية تكرارية، وتستمر حتى الوصول إلى حجم المفردات (vocabulary) المطلوب. إليك الخطوات الأساسية:

1. التهيئة: ابدأ بقائمة من الأحرف الفردية (البايتات) كـ مفردات أولية. 2. العد: عد تكرار كل زوج من البايتات المتجاورة في النص التدريبي. 3. الدمج: حدد زوج البايتات الأكثر تكرارًا واستبدله برمز جديد. أضف هذا الرمز الجديد إلى المفردات. 4. التكرار: كرر الخطوتين 2 و 3 حتى تصل المفردات إلى الحجم المحدد مسبقًا.

على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا النص التالي: "aaabdaaabac".

**الخطوة 1:** المفردات الأولية: {a, b, d, c}
**الخطوة 2:** أزواج البايتات وتكرارها: aa (4 مرات)، ab (2 مرات)، bd (1 مرة)، da (1 مرة)، ac (1 مرة).
**الخطوة 3:** الزوج الأكثر تكرارًا هو "aa". نستبدله برمز جديد، لنفترض "Z". المفردات الجديدة: {a, b, d, c, Z}. النص يصبح: "ZabdZabac".
**الخطوة 4:** نكرر العملية على النص الجديد.

تستمر هذه العملية حتى نحصل على المفردات المطلوبة.

مثال توضيحي باستخدام جدول

| الخطوة | النص الأصلي | الزوج الأكثر تكرارًا | الرمز الجديد | المفردات الجديدة | النص بعد الدمج | |---|---|---|---|---|---| | 1 | aaabdaaabac | aa | Z | {a, b, d, c, Z} | ZabdZabac | | 2 | ZabdZabac | Za | Y | {a, b, d, c, Z, Y} | YbdYbac | | 3 | YbdYbac | Yb | W | {a, b, d, c, Z, Y, W} | WdYbac | | 4 | WdYbac | Yb | V | {a, b, d, c, Z, Y, W, V} | WdVac |

مزايا ترميز الأزواج البايتية

التعامل مع الكلمات النادرة: BPE فعال في التعامل مع الكلمات النادرة أو غير الموجودة في المفردات (Out-of-Vocabulary أو OOV) عن طريق تقسيمها إلى وحدات فرعية أكثر شيوعًا. هذا يقلل من مشكلة الكلمات غير المعروفة في نماذج اللغة.
تقليل حجم المفردات: يمكن لـ BPE تقليل حجم المفردات بشكل كبير مقارنة بالتمثيلات القائمة على الكلمات الكاملة، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة الذاكرة وحسابات الشبكات العصبية.
القدرة على التعلم: BPE هي خوارزمية تعلمية، بمعنى أنها تتعلم من البيانات وتتكيف مع خصائص اللغة.
البساطة: الخوارزمية بسيطة وسهلة التنفيذ.

تطبيقات ترميز الأزواج البايتية

نماذج اللغة: تستخدم BPE على نطاق واسع في بناء نماذج اللغة الحديثة مثل GPT-3 و BERT.
الترجمة الآلية: تساعد BPE في التعامل مع الكلمات النادرة في اللغات المختلفة، مما يحسن أداء أنظمة الترجمة الآلية.
ضغط البيانات: يمكن استخدام BPE لضغط البيانات النصية، على الرغم من أن أداءه قد لا يكون أفضل من خوارزميات ضغط البيانات المتخصصة.
تحليل المشاعر: يمكن استخدام BPE لتحسين دقة نماذج تحليل المشاعر من خلال التعامل مع الكلمات غير المعروفة.
استخراج المعلومات: تساعد BPE في استخراج المعلومات من النصوص غير المنظمة.

BPE وعلاقته بتقنيات أخرى

WordPiece: WordPiece هي خوارزمية مشابهة لـ BPE، ولكنها تختار الأزواج المراد دمجها بناءً على احتمالية اللغة بدلاً من التكرار. تستخدم WordPiece في BERT.
Unigram Language Model: Unigram LM هو نهج آخر للتجزئة الفرعية للكلمات يعتمد على نماذج اللغة.
Tokenization: BPE هي إحدى تقنيات التجزئة المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية. تجزئة النص هي الخطوة الأولى في العديد من مهام NLP.

استراتيجيات تداول ذات صلة وتحليل البيانات

روابط مفيدة

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين