語(yǔ)言模型是對(duì)文本進(jìn)行推理，文本通常是字符串形式，但是模型的輸入只能是數(shù)字，因此需要將文本轉(zhuǎn)換成數(shù)字形式。

Tokenization是NLP的基本任務(wù)，按照特定需求能把一段連續(xù)的文本序列（如句子、段落等）切分為一個(gè)字符串序列（如單詞、短語(yǔ)、字符、標(biāo)點(diǎn)等多個(gè)單元），其中的元素稱(chēng)為token或詞語(yǔ)。

具體流程如下圖所示，首先將文本句子切分成一個(gè)個(gè)單元，然后將子單元數(shù)值化(映射為向量)，再將這些向量輸入到模型進(jìn)行編碼，最后輸出到下游任務(wù)進(jìn)一步得到最終的結(jié)果。

文本切分

按照文本切分的粒度可以將Tokenization分為詞粒度Tokenization、字符粒度Tokenization、subword粒度Tokenization三類(lèi)。

1.詞粒度Tokenization

詞粒度Tokenization是最直觀的分詞方式，即是指將文本按照詞匯words進(jìn)行切分。例如：

The quick brown fox jumps over the lazy dog.

詞粒度Tokenized結(jié)果：

['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', '.']

在這個(gè)例子中，文本被切分為一個(gè)個(gè)獨(dú)立的單詞，每個(gè)單詞作為一個(gè)token，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)'.'也被視為獨(dú)立的token。

如若是中文文本，則通常是按照詞典收錄的標(biāo)準(zhǔn)詞匯或是通過(guò)分詞算法識(shí)別出的短語(yǔ)、成語(yǔ)、專(zhuān)有名詞等進(jìn)行切分。例如：

我喜歡吃蘋(píng)果。

詞粒度Tokenized結(jié)果：

['我', '喜歡', '吃', '蘋(píng)果', '。']

這段中文文本被切分成五個(gè)詞語(yǔ)：“我”、“喜歡”、“吃”、“蘋(píng)果”和句號(hào)“?！?，每個(gè)詞語(yǔ)作為一個(gè)token。

2.字符粒度Tokenization

字符粒度Tokenization將文本分割成最小的字符單元，即每個(gè)字符被視為一個(gè)單獨(dú)的token。例如：

Hello, world!

字符粒度Tokenized結(jié)果：

['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd', '!']

字符粒度Tokenization在中文中是將文本按照每個(gè)獨(dú)立的漢字進(jìn)行切分。

我喜歡吃蘋(píng)果。

字符粒度Tokenized結(jié)果：

['我', '喜', '歡', '吃', '蘋(píng)', '果', '。']

3.subword粒度Tokenization

subword粒度Tokenization介于詞粒度和字符粒度之間，它將文本分割成介于單詞和字符之間的子詞（subwords）作為token。常見(jiàn)的subword Tokenization方法包括Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece等。這些方法通過(guò)統(tǒng)計(jì)文本數(shù)據(jù)中的子串頻率，自動(dòng)生成一種分詞詞典，能夠有效應(yīng)對(duì)未登錄詞（OOV）問(wèn)題，同時(shí)保持一定的語(yǔ)義完整性。

helloworld

假設(shè)經(jīng)過(guò)BPE算法訓(xùn)練后，生成的子詞詞典包含以下條目：

h, e, l, o, w, r, d, hel, low, wor, orld

子詞粒度Tokenized結(jié)果：

['hel', 'low', 'orld']

這里，“helloworld”被切分為三個(gè)子詞“hel”，“l(fā)ow”，“orld”，這些都是詞典中出現(xiàn)過(guò)的高頻子串組合。這種切分方式既能處理未知詞匯（如“helloworld”并非標(biāo)準(zhǔn)英語(yǔ)單詞），又保留了一定的語(yǔ)義信息（子詞組合起來(lái)能還原原始單詞）。

在中文中，subword粒度Tokenization同樣是將文本分割成介于漢字和詞語(yǔ)之間的子詞作為token。例如：

我喜歡吃蘋(píng)果

假設(shè)經(jīng)過(guò)BPE算法訓(xùn)練后，生成的子詞詞典包含以下條目：

我, 喜, 歡, 吃, 蘋(píng), 果, 我喜歡, 吃蘋(píng)果

子詞粒度Tokenized結(jié)果：

['我', '喜歡', '吃', '蘋(píng)果']

在這個(gè)例子中，“我喜歡吃蘋(píng)果”被切分為四個(gè)子詞“我”、“喜歡”、“吃”和“蘋(píng)果”，這些子詞均在詞典中出現(xiàn)。雖然沒(méi)有像英文子詞那樣將漢字進(jìn)一步組合，但子詞Tokenization方法在生成詞典時(shí)已經(jīng)考慮了高頻詞匯組合，如“我喜歡”和“吃蘋(píng)果”。這種切分方式在處理未知詞匯的同時(shí)，也保持了詞語(yǔ)級(jí)別的語(yǔ)義信息。

索引化

假設(shè)已有創(chuàng)建好的語(yǔ)料庫(kù)或詞匯表如下。

vocabulary = {
    '我': 0,
    '喜歡': 1,
    '吃': 2,
    '蘋(píng)果': 3,
    '。': 4
}

則可以查找序列中每個(gè)token在詞匯表中的索引。

indexed_tokens = [vocabulary[token] for token in token_sequence]
print(indexed_tokens)

輸出：[0, 1, 2, 3, 4]。