RC-11361. 文本 Token 化的核心概念
在自然语言处理（NLP）领域，将原始文本转换为模型可理解的数字形式是一个关键步骤。这个过程被称为 tokenization（分词或标记化），它直接影响到模型对语言的理解能力和处理效率。
1.1 什么是 Tokenization
Tokenization 是将连续的自然语言文本分解为离散的语言单元（token）的过程。这些 token 可以是单词、子词或字符，取决于采用的具体分词策略。例如：
- 句子 "I love NLP" 可能被分解为 ["I", "love", "NLP"]
- 中文句子 "我喜欢自然语言处理" 可能被分解为 ["我", "喜欢", "自然语言处理"]
注意：不同的语言和模型会采用不同的分词策略。英语等以空格分隔的语言相对容易处理，而中文、日语等没有明显单词分隔符的语言则需要更复杂的分词方法。
1.2 Tokenization 的重要性
Tokenization 的质量直接影响模型的多个方面：
- 词汇表大小：决定了模型的参数数量和内存占用
- OOV（Out-of-Vocabulary）处理：如何处理未见过的词汇
- 语义保留：是否能保持原始文本的语义信息
- 计算效率：token 序列长度影响计算复杂度
在实际应用中，一个设计良好的 tokenizer 可以：
- 减少内存使用
- 提高模型训练和推理速度
- 增强模型处理罕见词汇的能力
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2. 常见 Tokenization 方法解析
2.1 基于空格的分词（Whitespace Tokenization）
这是最简单的分词方法，适用于英语等以空格分隔单词的语言。其基本逻辑是：
- 按空格和标点符号分割文本
- 将分割后的单词作为基本 token
python复制text = "I love learning new things about AI."
tokens = text.split() # ['I', 'love', 'learning', 'new', 'things', 'about', 'AI.']
优点：
- 实现简单
- 计算效率高
- 人类可读性强
局限性：
- 无法处理无空格语言（如中文