自然语言处理（NLP）中的tokenizer

子词级别的表示：对于一些复杂的语言现象，tokenizer还可以生成子词级别（subword）的token，比如WordPiece和SentencePiece方法，通过这种方式能够有效地处理OOV（out-of-vocabulary）问题。处理边界问题：tokenizer可以帮助解决自然语言中的复杂边界问题，如处理未知词汇、标点符号、大小写敏感性等问题，以及处理不同语言的特性，例如中文分词与英文单

爱迪生门徒23

633人浏览 · 2024-03-21 17:55:25

爱迪生门徒23 · 2024-03-21 17:55:25 发布

tokenizer在自然语言处理（NLP）中的意义主要体现在以下几个方面：

文本预处理：tokenizer是NLP任务中不可或缺的预处理步骤，它的核心功能是将原始文本分割成可处理的单元——tokens。这些tokens可以是单词、子词、字符或自定义的token等。
适应模型输入：大多数深度学习模型要求输入数据是数值型的向量形式。tokenizer负责将文本转换为整数序列，这些整数代表了词汇表中的特定token，这样模型就可以对这些数字进行计算和学习。
处理边界问题：tokenizer可以帮助解决自然语言中的复杂边界问题，如处理未知词汇、标点符号、大小写敏感性等问题，以及处理不同语言的特性，例如中文分词与英文单词划分的不同。
子词级别的表示：对于一些复杂的语言现象，tokenizer还可以生成子词级别（subword）的token，比如WordPiece和SentencePiece方法，通过这种方式能够有效地处理OOV（out-of-vocabulary）问题。

应用实例：

假设我们正在使用Hugging Face Transformers库构建一个文本分类任务，这里以BERT为例：

from transformers import BertTokenizer

# 加载预训练的BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 原始文本
text = "Hello, world! This is a test sentence."

# 使用tokenizer进行编码
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# 输出是一个包含令牌索引的张量
print(inputs['input_ids'])

例子中，BertTokenizer会把文本转化为适合BERT模型输入的格式，包括将文本切分成tokens，并添加特殊tokens [CLS] 和 [SEP] 来标识句子的开始和结束。最终输出是一个PyTorch张量，其中包含了每个token对应的ID，这些ID对应于BERT词汇表中的位置。