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LAST: 语言模型感知的语音分词
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于语义的新型分词器，使用词干增强子词形成，最小化未编码的单词数量，比SentencePiece分词器更高效。在BERT模型上实验表明，此方法可将单词数量提高一倍以上，显著提高NLP模型的收敛速度和单词及句子嵌入的质量。成绩排名Glue任务之前，比同等规模的模型优越50倍以上。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于语义的新型分词器。
- 使用词干增强子词形成，最小化未编码的单词数量。
- 该分词器比SentencePiece分词器更高效。
- 在BERT模型上实验表明，此方法可将单词数量提高一倍以上。
- 显著提高NLP模型的收敛速度和单词及句子嵌入的质量。
- 成绩排名Glue任务之前，比同等规模的模型优越50倍以上。
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