Transformer 是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，被广泛应用于自然语言处理领域。在分词任务中，Transformer 也展现出了强大的性能。

自注意力机制

Transformer 的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列数据时，对序列中的每个元素进行加权求和，从而实现全局信息的整合。

自注意力计算公式

自注意力计算公式如下：

[ A(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right) V ]

其中：

  • ( Q ) 是查询向量，代表序列中的每个元素。
  • ( K ) 是键向量，代表序列中的每个元素。
  • ( V ) 是值向量，代表序列中的每个元素。
  • ( d_k ) 是键向量的维度。
  • ( \text{softmax} ) 是 softmax 函数。

分词步骤

在分词任务中，Transformer 的分词步骤如下：

  1. 输入序列：将待分词的序列输入到 Transformer 模型中。
  2. 编码：通过自注意力机制，模型对序列中的每个元素进行编码，得到编码后的序列。
  3. 解码：使用解码器对编码后的序列进行解码，得到分词结果。

应用案例

Transformer 在分词任务中有着广泛的应用，例如：

  • 中文分词：将中文句子分割成词语。
  • 英文分词：将英文句子分割成单词。
  • 多语言分词：支持多种语言的分词。

扩展阅读

更多关于 Transformer 分词原理的内容，可以参考以下链接：

图片展示

下面是 Transformer 模型的结构图：

Transformer_architecture