Tokenizer 是自然语言处理（NLP）中的基础组件，负责把原始文本切分成更小的单元（tokens），这些单元可以是完整的词、子词、字符，甚至是标点或特殊符号。通过这种切分，文本被转化为模型能够直接接受的离散序列，为后续的向量化、嵌入和深度学习提供输入格式。
1. 工作原理
- 文本归一化：统一大小写、去除多余空格、处理 Unicode 编码等。
- 切分规则：依据预定义的规则或统计模型，将文本划分为 token。
- 映射编码：每个 token 通常会映射到唯一的整数 ID（或词向量），供模型使用。
2. 常见类型与算法
| 类型 | 说明 | 代表算法/实现 |
|---|---|---|
| 基于规则的词级分词 | 按空格、正则或语言学规则直接切分为完整词。 | WhitespaceTokenizer、RegexTokenizer（Spark MLlib） |
| 字符/字级分词 | 将文本拆成单个字符，常用于中文或字符语言。 | NLTK char_tokenize、Keras Tokenizer 的 char_level=True |
| 子词分词（Subword） | 在词与字符之间的粒度，兼顾词汇覆盖率与模型效率。 | WordPiece（BERT）、BPE（Byte‑Pair Encoding，GPT 系列）、SentencePiece（Unigram、BPE） |
| 句子级分词 | 将文本划分为句子，常配合后续的词级或子词分词。 | NLTK sent_tokenize、SpaCy sentencizer |
3. 主流实现
| 框架/库 | Tokenizer 名称 | 关键特性 |
|---|---|---|
| Hugging Face Transformers | BertTokenizer、GPT2Tokenizer 等 |
支持 WordPiece、BPE、SentencePiece，自动处理特殊标记（[CLS]、[SEP]） |
| Keras / TensorFlow | Tokenizer 类 |
fit_on_texts 生成词表，texts_to_sequences 转为 ID 序列，支持 num_words 限制词表大小 |
| PyTorch torchtext | Vocab + basic_english tokenizer |
轻量化词级分词，可自定义子词规则 |
| Spark MLlib | Tokenizer、RegexTokenizer |
适用于大规模分布式文本预处理，默认空格切分 |
| NLTK | word_tokenize、sent_tokenize |
基于规则的经典分词器，支持多语言模型 |
4. 在模型中的作用
- 输入标准化：模型只能接受固定长度的数值序列，Tokenizer 把可变长的自然语言映射为统一的 token 序列。
- 词表构建：通过
fit_on_texts或预训练词表，决定模型能识别的词汇范围。 - 子词处理：子词分词显著降低 OOV（未登录词）率，使模型在多语言或专业术语场景下仍能保持表现。
- 特殊标记：在 Transformer 系列模型中，Tokenizer 会自动添加
[CLS]、[SEP]、[PAD]等控制标记，帮助模型区分句子边界和填充位置。
5. 使用示例（Python + Hugging Face）
from transformers import BertTokenizer
# 加载预训练的 BERT tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "Tokenizer 是自然语言处理中的关键组件。"
# 将文本切分为 token 并映射为 ID
encoded = tokenizer(text, return_tensors="pt")
print(encoded["input_ids"])
运行后会得到类似 [101, 19204, 3221, 8725, 1999, 1996, 2745, 102] 的整数序列，其中 101 为 [CLS]，102 为 [SEP]。
6. 注意事项
- 词表大小 vs. 细粒度：词表过小会导致大量 OOV，词表过大则增加模型参数和计算成本。
- 语言差异：中文常采用字符或子词分词，英文则多使用 WordPiece/BPE。
- 一致性：训练、微调和推理阶段必须使用同一套 tokenizer，否则会出现 ID 对齐错误。
- 特殊字符处理：标点、数字、表情等需要根据任务决定是否保留或过滤。
7. 发展趋势
- 自适应子词：结合语言模型的自学习能力，动态生成最优子词单元。
- 多模态 Tokenizer：将文本、图像、音频统一映射到同一 token 空间，支持跨模态检索。
- 轻量化实现：在移动端或边缘设备上使用更高效的子词算法（如 SentencePiece 的 Unigram）以降低计算开销。
总结：Tokenizer 是把自然语言转化为机器可处理的离散序列的关键桥梁。它的实现方式从最简单的基于空格的规则分词，到复杂的子词学习算法（WordPiece、BPE、SentencePiece），在各类 NLP 框架中都有成熟的实现。正确选择和配置 tokenizer，直接决定后续模型的输入质量和整体性能。
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