Byte Pair Encoding（BPE）算法原理以及其python实现
Byte Pair Encoding（BPE）是一种基于统计的压缩算法，最初由Gage于1994年在“A New Algorithm for Data Compression”一文中提出。尽管其初衷是用于数据压缩，但随着自然语言处理（NLP）的发展，BPE被广泛应用于词汇表构建和分词任务中，尤其是在处理形态丰富的语言时表现尤为出色。BPE通过迭代地合并文本语料库中最频繁的相邻字符对，生成子词单元（subword units），从而以更紧凑和高效的方式表示原始文本。
BPE原理
BPE的核心思想是通过合并文本中最常出现的字符对，来减少表示文本所需的词汇量。具体地，它首先初始化一个词汇表，其中包含文本中的所有单个字符。然后，算法会迭代地合并出现频次最高的字符对，每次合并都会生成一个新的符号（即子词单元），并将这个新符号添加到词汇表中。这个过程会一直重复，直到达到预设的词汇表大小或没有更多的字符对可以合并。
BPE的主要优势
- 处理未知词（OOV）：BPE能够动态地创建新的词汇单元来表示初始词汇表中不存在的词，这极大地提高了处理未知词的能力。
- 减少词汇表大小：通过合并高频字符对，BPE能够有效减少表示文本所需的词汇量，从而提