ai-221Đọc toàn bộ đề miễn phí

Giải thuật khớp tiền tố dài nhất (MaxMatch / Longest Match First Subword Tokenization)

Quy tắc thuật toán:

AINâng cao30 phút

Tiến độ của tôi ở bài này

Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.

Đang tải điểm của bạn…

Kiến thức và chủ đề

maxmatchsubwordwordpiecetokenization

Kiến thức tiên quyết: character-level-tokenizer-vocab.

Nội dung đề bài

Mô tả bài toán

WordPiece (thuật toán tokenization trong Google BERT) phân rã một từ chưa biết thành các mẩu subword dựa trên chiến lược tham lam khớp đoạn dài nhất trước (MaxMatch / Greedy Longest-Match First):

Quy tắc thuật toán:

  • Nếu toàn bộ từ word đã nằm trong vocab, trả về [word].
  • Khởi tạo con trỏ i = 0.
  • Tại vị trí i, tìm tiền tố dài nhất có thể w[i:j] (với j giảm dần từ len(w) về i+1) sao cho:
  • Nếu i = 0: w[i:j] ∈ vocab.
  • Nếu i > 0: "##" + w[i:j] ∈ vocab (tiền tố ## biểu thị phần tiếp nối của từ).
  • Nếu tìm thấy đoạn con khớp dài nhất:
  • Thêm subword vào danh sách kết quả.
  • Nhảy con trỏ i ← j.
  • Nếu tại bất kỳ bước nào không tìm được bất kỳ đoạn con hợp lệ nào, toàn bộ từ bị coi là không thể phân rã ⇒ lập tức trả về [unk_token] (mặc định "[UNK]").

Hãy viết hàm max_match_tokenize_word(word: str, vocab: set[str], unk_token: str = "[UNK]") -> list[str].

Input

  • Hàm max_match_tokenize_word(word, vocab, unk_token): Các tham số đầu vào chứa dữ liệu Tensor/mảng NumPy hoặc giá trị siêu tham số tương ứng.

Output

  • Hàm max_match_tokenize_word: Trả về kết quả kiểu list[str] theo đúng đặc tả kỹ thuật và kích thước quy định.

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 6000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 512MB.
  • Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

vocab = {'un', '##wanted', 'unwanted', 'want', '##ed'}

Output

{'un', '##wanted', '##ed', 'want', 'unwanted'}

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

Ví dụ 2

Input

vocab = {'play', '##ing'}
tokens = max_match_tokenize_word('playings', vocab, unk_token='[UNK]')

Output

['[UNK]']

Giải thích

Hàm/lớp được gọi với các tham số mẫu trên và trả về kết quả số học / kích thước tensor tương ứng theo đúng thiết kế.

3 cấp độ gợi ýMở dần khi bạn thật sự cần hỗ trợ.
Phân tích lời giảiGiải thích hướng tư duy và thuật toán.
Code tham khảoDùng để đối chiếu sau khi tự làm.

Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.