词汇表

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  1. 定义
  2. 在自然语言处理、信息检索等领域，vocabulary（词汇表）是指在一个特定的文本集合（如一个文档、一个语料库或者一个语言模型的训练集）中出现的所有单词（或其他语言单位，如词素、字符等）的集合。它是对文本中语言单位的一种整理和统计后的结果。
  3. 构建过程
  4. 收集文本：首先需要有一个文本来源，比如一本小说、一个新闻网站的全部新闻文章或者一个大型的语言模型训练数据集。例如，对于训练一个用于新闻文章分类的语言模型，收集大量的新闻稿件作为文本来源。
  5. 分词操作：如果处理的是自然语言文本，通常需要进行分词。对于英语等语言，可以使用空格等分隔符来划分单词；对于汉语等语言，需要使用专门的分词工具。例如，句子“我爱自然语言处理”可以被分词为“我”“爱”“自然语言”“处理”。
  6. 统计单词：对分好词的文本进行统计，将出现过的单词汇总。在统计过程中，可以去除一些停用词（如英语中的“the”“a”“and”等，汉语中的“的”“地”“得”等），这些词虽然频繁出现，但对语义表达的贡献相对较小，去除它们可以缩小词汇表规模并提高处理效率。
  7. 词汇表大小的影响
  8. 小词汇表：
    • 优点：计算效率高。在处理文本时，如果词汇表较小，那么在文本向量化（如将单词转换为词向量）过程中，向量的维度相对较低，这意味着计算量会减少，模型训练和推理的速度可能会更快。例如，在一个简单的文本分类任务中，使用仅包含1000个最常见单词的词汇表，模型可以快速地处理输入文本并进行分类。
    • 缺点：覆盖范围有限。可能无法很好地处理文本中出现的生僻词或者新出现的词汇。例如，在一个医学文献分类任务中，如果词汇表没有包含专业的医学术语，那么就无法准确地对这些文献进行处理。
  9. 大词汇表：
    • 优点：能够更好地处理各种词汇，具有更广泛的语义覆盖范围。在处理包含大量不同词汇的文本，如百科全书式的文本或者跨领域的综合文本时，大词汇表可以确保大部分单词都能被识别和处理。
    • 缺点：计算成本高。随着词汇表的增大，文本向量化后的向量维度会增加，这会导致模型的参数增多，训练和推理过程中的计算量大幅增加，并且可能需要更多的内存来存储模型参数和中间结果。
  10. 应用场景
  11. 语言模型：在预训练语言模型（如BERT、GPT等）中，词汇表的构建是基础。这些模型通过学习词汇表中单词的各种组合方式和语义关系来生成自然流畅的文本。例如，GPT模型的词汇表中包含了大量的英语单词和一些特殊的标记符号，用于生成各种类型的英语文本。
  12. 信息检索：在搜索引擎中，词汇表用于构建索引。当用户输入搜索关键词时，搜索引擎会在词汇表中查找匹配的单词，并通过索引找到相关的网页。例如，当用户搜索“人工智能发展历史”，搜索引擎会在其词汇表和索引中查找“人工智能”“发展”“历史”等单词对应的网页。
  13. 文本分类和情感分析：在这些任务中，词汇表可以帮助将文本转换为机器可处理的形式。通过统计文本中单词在词汇表中的出现频率等特征，来判断文本的类别或者情感倾向。例如，在一个电影评论的情感分析任务中，通过分析评论中词汇表中的褒义词和贬义词的出现情况来判断评论是正面还是负面。