LangMAP提出语言自适应分词方法
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LangMAP提出语言自适应分词方法
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AI 综述
Clara Meister等作者提出LangMAP分词方法，将UnigramLM算法扩展到多语言场景：用每种语言各自的词汇分布替代单一分布，在不改变词表的情况下把预训练模型的分词器适配到单个语言。 作者报告，适配后的分词在形态学边界召回率上持续高于原分词器，在代码数据上也提升了与AST叶节点边界的对齐度；但在语言模型微调实验中，多数语言-任务组合的性能未出现显著差异。
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最新进展10月27日 12:00
LangMAP：面向多语言模型的语言自适应 Tokenization 方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.CLLangMAP：面向多语言模型的语言自适应 Tokenization 方法
LangMAP 将 UnigramLM 算法扩展到多语言场景，用每种语言各自的词汇分布替代单一分布，可在不改变词表的情况下把预训练模型的分词器适配到单个语言。适配后的分词在形态学边界召回率上持续高于原分词器，在代码数据上也提升了与 AST 叶节点边界的对齐度。但在语言模型微调实验中，多数语言-任务组合的性能未出现显著差异。
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