神经网络Transformer架构中的渐进式分词 第一步：理解基本概念 “渐进式分词”是自然语言处理中一种用于将输入文本（如句子或段落）分割成更小语义单元（称为“token”或“标记”）的高级策略。与传统分词器一次性完成整个文本的切分不同，渐进式分词是一种 迭代或层级式 的处理方法，它在Transformer架构的推理或训练过程中，逐步、自适应地细化分词粒度。 第二步：核心原理与动机 动态适应性 ：渐进式分词允许模型根据上下文动态调整分词边界。例如，在生成任务中，模型可能先基于粗粒度分词生成初步输出，然后逐步细化到细粒度分词，以平衡生成速度与准确性。 处理未登录词 ：对于词汇表外的罕见词或复合词，渐进式分词可以先将其分割为已知子词（如BPE子词），然后在后续步骤中根据上下文信息合并或调整，提高模型对未登录词的理解能力。 效率优化 ：通过逐步细化分词，模型可以在早期步骤中排除部分候选路径，减少计算量（特别是在长序列生成中），提升推理效率。 第三步：实现方法 层级分词器设计 ： 使用多级分词器（如：先按词语切分，再对未登录词进行子词切分）。 每级分词器输出对应粒度的标记序列，Transformer模型在不同层级处理不同粒度表示。 迭代合并策略 ： 初始阶段将文本分割为最小单元（如字符或BPE子词）。 在Transformer编码过程中，通过注意力机制或专用网络层（如卷积层）评估相邻单元的语义关联性，逐步合并成更合理的标记。 联合训练 ： 分词器与Transformer模型一起训练，使分词决策能够根据下游任务（如翻译、摘要）优化，而非固定不变。 第四步：在Transformer架构中的具体应用 编码器端应用 ： 在编码器输入阶段，采用渐进式分词生成多尺度表示。例如，先编码字符级序列，再逐步合并为词级表示，让模型同时捕获细粒度拼写信息和粗粒度语义信息。 解码器端应用 ： 在自回归生成任务中，解码器可以先生成粗粒度标记（如单词主干），再通过后续步骤插入细节（如词缀、标点），实现可控的生成过程。 与位置编码结合 ： 渐进式分词可能导致序列长度变化，需要动态调整位置编码。例如，在合并标记时，新标记的位置编码可由原标记位置编码加权平均得到。 第五步：优势与挑战 优势 ： 增强鲁棒性 ：更好地处理拼写错误、复合词及多语言混合文本。 提升生成质量 ：通过逐步细化，生成内容更连贯、细节更准确。 计算效率 ：在长文本任务中，早期粗粒度步骤可快速缩小搜索空间。 挑战 ： 训练复杂度 ：需要设计多目标训练策略，平衡不同分词粒度的损失函数。 一致性维护 ：迭代合并需确保分词结果在不同步骤间语义一致，避免歧义。 额外开销 ：多级处理可能增加内存消耗，需通过缓存机制优化。 第六步：实际应用场景 机器翻译 ：对源语言文本进行渐进式分词，帮助模型更好处理形态丰富的语言（如德语复合词、阿拉伯语黏着语素）。 代码生成 ：先识别代码框架（如函数名、关键字），再逐步填充细节（参数、表达式），提高生成代码的结构正确性。 医学或法律文本处理 ：逐步分割专业术语和长句，提升实体识别和关系抽取的准确性。 第七步：总结 渐进式分词通过将分词过程从静态、一次性操作转变为动态、迭代优化，增强了Transformer模型对复杂语言现象的适应性。它本质上是 将分词作为可学习模块 融入端到端训练，使模型能根据任务需求自主决定最佳分词粒度，是提升自然语言处理系统灵活性及性能的重要技术方向。