vocab-coverage 0.2

A Python package designed to perform coverage analysis on Chinese vocabulary for language models.

语言模型中文识字率分析

• 语言模型中文识字率分析
  • 项目介绍
  • 分析结果
    • 原生的BERT类的模型
    • Sentence BERT 提供的模型
    • 基于 bert-base-chinese 字表的模型
    • ERNIE
    • 基于原生 LLaMA 的模型
    • 基于汉字扩表后的 LLaMA 的模型
    • 中文大语言模型
    • 其它大语言模型
    • OpenAI 模型

项目介绍

本项目的目的是为了调查各个语言模型的中文识字率的情况，以此可以作为后续模型评估分析的参考。

为了分析模型的中文识字率，我们使用三个常用的字符集，总共21267个汉字。

• 中华人民共和国教育部于2013年颁布的《通用规范汉字表》，在该字表中，共收录了 8105 个汉字，其中一级字表（常用字集）3500个，二级字表3000个，三级字表1605个。字表内容从中文百科中获取。
• 中華民國教育部頒布的《常用國字標準字體表》 中的甲表和乙表。甲表收录常用字4808个，其中有1749个汉字不在《通用规范汉字表》中；乙表收录次常用字6343个，其中有4503个汉字不在《通用规范汉字表》中。统计汉字识字率时，将只针对增加的汉字进行统计，已经在《通用规范汉字表》中的汉字不再重复统计。
• 《Unicode中日韩统一表意文字》，为汉字在 Unicode 中的基本区段。在 Unicode 14.0 时，收录了 20992 个汉字，占据码位 U+4E00-U+9FFF。其中有6910个汉字，既不在《通用规范汉字表》中，也不在《常用國字標準字體表》中。统计汉字识字率时，将只针对增加的汉字进行统计，已经在《通用规范汉字表》和《常用國字標準字體表》中的汉字不在重复统计。汉字在 Unicode 中还有其它区段，总共将近9万汉字，但由于其它汉字不常使用，这里暂不纳入统计范围。

对于语言模型是否认知某个汉字的判断，我们通过对应语言模型所使用的 Tokenizer 是否可以对该汉字进行 encode 来判断。

• 模型不认识某汉字的判定为：
  • 模型对该汉字的编码结果为空；
  • 模型对该汉字的编码结果为 unk_token_id；
• 模型认识某汉字的判定为：
  • 模型对该汉字的编码结果长度为1；
• 如果编码结果长度大于1，这有可能是因为使用了 BBPE 的原因，一个不常出现的汉字被拆分成了多个 token。由于汉字被以UTF-8的形式编码，拆散该编码并不能体现汉字语义，因此，一个汉字被打散的编码越多，我们认为该模型对该汉字的认知程度可能越低。所以，对于编码结果长度大于1的情况，我们认为该模型对该汉字的认知程度为 1 / len(encode_result)，用以控制半透明程度。在识字率的计数中，将计数为 0。

在进行判断前，会先行去除前缀后缀的特殊token。

分析结果

原生的BERT类的模型

Sentence BERT 提供的模型

基于 bert-base-chinese 字表的模型

ERNIE

基于原生 LLaMA 的模型

基于汉字扩表后的 LLaMA 的模型

中文大语言模型

其它大语言模型

OpenAI 模型