English(EN) Adaptive Frequency Threshold Byte Pair Encoding for Mixed Natural Language and Structured Symbolic Corpora

新的AdaBPE分词方法提高了AI模型对混合数据的处理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-26 04:00

研究人员开发了一种名为自适应频率阈值字节对编码（AdaBPE）的新分词方法，以改进语言模型处理混合自然语言和结构化符号数据语料库的方式。与传统上严格处理空格的字节对编码（BPE）不同，AdaBPE根据词元长度和类型动态调整频率阈值。这使得即使在训练数据中代表性不足的情况下，也能更好地将词汇容量分配给特定领域的符号，例如LaTeX。在五个数据集上的评估表明，AdaBPE在不影响通用语言性能的情况下，提高了在专业内容上的编码效率和下游语言模型的性能。 AI

影响提高了语言模型在专业符号数据上的效率和性能，可能增强AI处理代码和结构化格式的能力。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Pietro Di Nicco, Lucio La Cava, Andrea Tagarelli · 2026-10-26 04:00

自适应频率阈值字节对编码用于混合自然语言和结构化符号语料库

arXiv:2610.32921v1 Announce Type: new Abstract: Modern language models rely on subwording tokenization to define the discrete units of input processing, typically using methods like Byte Pair Encoding (BPE) that treat whitespace as a fixed semantic boundary. This design is inhere…

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