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2024年3月13日发(作者：msdn中win10选哪个)
bert tokenizer 原理
BERT (Bidirectional Encoder Representations from
Transformers) tokenizer是一种用于将文本转换为标记序列的工
具。它是基于Transformer模型的自然语言处理技术之一，旨在
将输入文本分割成一个个离散的标记，并为每个标记生成对应的
词向量表示。
BERT tokenizer的原理如下：
分词：首先，BERT tokenizer会将输入文本按照空格和标点
符号进行分割，得到一系列的子词或单词。
子词切分：对于英文等传统分词较简单的语言，每个单词通
常被视为一个独立的子词。而对于中文等复杂语言，BERT
tokenizer会进一步将每个单词切分成更小的子词，例如"中国"可
能切分成"中"和"国"这两个子词。
构建字典：BERT tokenizer会根据训练数据构建一个字典表，
包含了所有出现过的子词以及特殊标记（如句子开始、句子结束、
未知词等）。
标记化：接下来，BERT tokenizer会将每个子词映射到字典
表中相应的索引位置，并添加特殊标记。最终得到一个由整数索
引组成的标记序列。
举例说明：
假设我们有一个输入句子：“你好，世界！”。
分词：经过分词处理后，得到的子词序列为：“你好”，“，”，
“世界”，“！”。
子词切分：由于中文不需要进一步切分，所以子词序列保持
不变。
构建字典：根据训练数据构建字典表，假设有10000个不同
的子词及特殊标记。
标记化：将每个子词映射到字典表中相应的索引位置，并添
加特殊标记。最终得到的标记序列为：[101, 872, 8024, 117, 2399,
8013, 102]。
在BERT模型中，这些标记序列会作为输入进行后续的向量
表示和模型计算。通过使用BERT tokenizer，我们可以将文本转
换成适用于BERT模型输入的数值表示形式。
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