ai-138Đọc toàn bộ đề miễn phí

WordPiece Tokenization – Phong Cách BERT

BERT dùng WordPiece khác BPE: prefix ## đánh dấu subword tiếp theo (không phải đầu từ).

AINâng cao50 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

tokenizationwordpiecebertnlp

Kiến thức tiên quyết: bpe-tokenization-from-scratch.

Nội dung đề bài

Mục tiêu kiến thức

BERT dùng WordPiece khác BPE: prefix ## đánh dấu subword tiếp theo (không phải đầu từ).

WordPiece Encoding (greedy longest-match):

  • Với mỗi từ, thử ghép ký tự dài nhất match với vocab
  • Phần còn lại: prefix ## + tiếp tục greedy match
  • Nếu có ký tự không match: trả về [UNK]

Yêu cầu

def wordpiece_encode(word: str, vocab: set) -> list[str]:
    # Returns list of subword tokens with ## prefix
    # Returns ['[UNK]'] if any character not in vocab
    pass

def wordpiece_decode(tokens: list[str]) -> str:
    # Reverse: remove ## prefixes to reconstruct text
    pass

Input

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

Output

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

Ràng buộc

  • Thời gian chạy tối đa: 5000ms.
  • Giới hạn bộ nhớ: 256MB.
  • Dữ liệu đầu vào hợp lệ theo đúng kiểu dữ liệu và miền giá trị được mô tả.

Ví dụ 1

Input

vocab = {'un', '##want', '##ed', 'run', 'want', '##ing', 'running'}
tokens = wordpiece_encode('unwanted', vocab)

Output

['un', '##want', '##ed']

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 = {'hello', '##world'}
tokens = wordpiece_encode('xyz123', vocab)

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.