神经网络Transformer架构中的子词嵌入 子词嵌入是自然语言处理中将词汇分解为更小子词单元并转换为向量表示的技术。子词嵌入的核心思想是通过分析词汇的内部结构，将单词拆分为具有语义或语法意义的子成分，从而更好地处理未登录词和形态丰富的语言。 子词嵌入的具体实现首先需要构建子词词汇表。通过分析训练语料中所有单词的字符序列，使用Byte Pair Encoding（BPE）或WordPiece等算法，统计字符或字符组合的出现频率，选择最常出现的字符组合作为子词单元。例如，"unhappiness"可能被分解为[ "un", "happi", "ness" ]三个子词，每个子词都被分配唯一的标识符。 在训练过程中，每个子词单元被映射为高维空间中的稠密向量。这些向量通过神经网络的前向传播和反向传播过程进行优化，使得语义或语法功能相似的子词在向量空间中位置接近。例如，"happi"和"joy"的向量表示会比"happi"和"sad"更为接近。 子词嵌入的技术优势体现在多个维度。它能有效处理训练时未见过的词汇，通过已知子词的组合表示新词；对形态复杂的语言（如德语、土耳其语）具有更好的适应性；同时减少了传统词嵌入中面临的词汇表膨胀问题，在保持模型性能的同时控制了参数规模。 在Transformer架构中，子词嵌入作为模型的第一层，将输入序列中的每个子词转换为对应的向量表示。这些初始向量随后与位置编码相结合，为后续的自注意力机制和前馈网络提供富含语义信息的输入基础，支持模型完成各种自然语言理解任务。