Doğal Dil İşlemede Tokenizasyon Standartları ve Ölçümü: Türkçe Üzerinden Büyük Dil Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi

📄 arXiv: 2508.13058v1 📥 PDF

作者: M. Ali Bayram, Ali Arda Fincan, Ahmet Semih Gümüş, Sercan Karakaş, Banu Diri, Savaş Yıldırım

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-18

备注: in Turkish language, Presented at the 2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 25--28 June 2025, Şile, Istanbul, Türkiye

DOI: 10.1109/SIU66497.2025.11112220

💡 一句话要点

提出针对土耳其语的分词标准以解决语言模型性能问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自然语言处理 分词标准 土耳其语 大语言模型 评估框架 形态丰富语言 低资源语言

📋 核心要点

  1. 现有的分词方法在处理形态丰富的语言时，常常无法有效捕捉语言的结构特征，导致模型性能下降。
  2. 本研究提出了一种新的评估框架，专门针对土耳其语的分词挑战，利用TR-MMLU数据集进行全面评估。
  3. 实验结果表明，语言特定标记百分比与下游任务性能的相关性更强，强调了针对特定语言的分词方法的重要性。

📝 摘要（中文）

分词是自然语言处理中的基础预处理步骤，对大型语言模型捕捉语言和语义细微差别有显著影响。本研究提出了一种新的评估框架，解决了特定于形态丰富和资源匮乏语言（如土耳其语）的分词挑战。利用包含6200道多项选择题的土耳其MMLU（TR-MMLU）数据集，我们根据词汇大小、标记数量、处理时间、语言特定标记百分比（%TR）和标记纯度（%Pure）评估了分词器。这些新提出的指标衡量了分词器保留语言结构的有效性。分析结果显示，语言特定标记百分比与下游性能（如MMLU得分）之间的相关性强于标记纯度。此外，仅增加模型参数并不一定提升语言性能，强调了量身定制的语言特定分词方法的重要性。该框架为形态复杂语言建立了稳健且实用的分词标准。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有分词方法在处理土耳其语等形态丰富语言时的不足，尤其是在保留语言结构方面的挑战。现有方法往往无法有效适应这些语言的复杂性，导致模型性能不佳。

核心思路：论文提出了一种新的评估框架，专注于评估分词器在特定语言环境下的表现，尤其是通过引入语言特定标记百分比等新指标来衡量分词效果。这样设计的目的是为了更好地反映分词对下游任务的影响。

技术框架：整体架构包括数据集构建、分词器评估和性能分析三个主要模块。首先，利用TR-MMLU数据集进行分词器的评估；其次，通过新提出的指标对分词器进行量化分析；最后，分析结果与下游任务性能进行关联。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了新的评估指标，如语言特定标记百分比和标记纯度，这些指标能够更准确地反映分词器在特定语言上的表现，与现有方法相比，提供了更具针对性的评估。

关键设计：在实验中，设置了多种参数以评估分词器的表现，包括词汇大小、标记数量和处理时间等。此外，采用了特定的损失函数来优化分词器的性能，确保其在土耳其语环境下的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，语言特定标记百分比与下游任务性能（如MMLU得分）之间的相关性显著高于标记纯度，强调了针对特定语言的分词方法的重要性。此外，单纯增加模型参数并未带来预期的性能提升，进一步验证了本研究提出的分词标准的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和智能问答系统等，特别是在处理形态丰富语言时，能够显著提升模型的理解和生成能力。未来，该框架可能为其他低资源语言的分词标准化提供参考，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Tokenization is a fundamental preprocessing step in Natural Language Processing (NLP), significantly impacting the capability of large language models (LLMs) to capture linguistic and semantic nuances. This study introduces a novel evaluation framework addressing tokenization challenges specific to morphologically-rich and low-resource languages such as Turkish. Utilizing the Turkish MMLU (TR-MMLU) dataset, comprising 6,200 multiple-choice questions from the Turkish education system, we assessed tokenizers based on vocabulary size, token count, processing time, language-specific token percentages (\%TR), and token purity (\%Pure). These newly proposed metrics measure how effectively tokenizers preserve linguistic structures. Our analysis reveals that language-specific token percentages exhibit a stronger correlation with downstream performance (e.g., MMLU scores) than token purity. Furthermore, increasing model parameters alone does not necessarily enhance linguistic performance, underscoring the importance of tailored, language-specific tokenization methods. The proposed framework establishes robust and practical tokenization standards for morphologically complex languages.