LLMs-from-scratch项目中的文本分词技术解析

在自然语言处理领域，文本分词是一个基础而重要的预处理步骤。本文将以LLMs-from-scratch项目中的文本分词实现为例，深入探讨正则表达式在文本处理中的应用技巧。

基础分词方法

项目最初展示了一个简单的分词方法，使用正则表达式将文本按标点符号和空白字符分割：

import re
text = "Hello, world. This, is a test."
result = re.split(r'([,.]|\s)', text)

这种方法能够将文本分割为单词和标点符号，但会产生一些空白项，需要通过后续处理过滤掉。

改进的分词技术

为了处理更复杂的文本情况，项目进一步展示了增强版的正则表达式：

text = "Hello, world. Is this-- a test?"
result = re.split(r'([,.?_!"()\']|--|\s)', text)
result = [item.strip() for item in result if item.strip()]

这个版本能够处理更多类型的标点符号，包括连字符(--)，并通过列表推导式清理结果中的空白项。

高级分词技巧

在讨论中，社区贡献了更强大的分词方案，使用regex库（而非标准re库）和更复杂的正则表达式：

import regex
text = "Hello, world. Is this-- a test?"
result = regex.split(r'(--|[[:punct:]]|\s)', text)

这种方法利用[[:punct:]]字符类匹配所有标点符号，使表达式更加简洁。更进一步，还有保留单词中连字符和撇号的方案：

preprocessed = regex.split(r"([[:punct:]](?<![-'])|--|(?<=\s)'|'(?=\s)|\s+)", raw_text)

这个复杂的正则表达式使用了负向回溯断言((?<![-']))等高级特性，确保不分割像"don't"这样的缩写词中的撇号。

技术选型考量

在实际应用中，选择分词方法需要考虑：

1. 简单性：基础方法易于理解和实现
2. 全面性：高级方法能处理更多边缘情况
3. 性能：复杂正则表达式可能影响处理速度
4. 特定需求：如是否需要保留特定字符

值得注意的是，在现代大型语言模型(LLM)中，通常会使用更先进的子词分词技术（如Byte Pair Encoding），但理解这些基础分词技术对于深入掌握NLP预处理流程仍然非常重要。

总结

文本分词作为NLP预处理的关键步骤，其实现方式多种多样。从简单的正则表达式到复杂的模式匹配，开发者需要根据具体应用场景选择合适的方法。LLMs-from-scratch项目通过逐步展示不同复杂度的实现，为学习者提供了很好的技术演进视角。