什么是tokenizer？

Tokenizer是自然语言处理中的一个重要概念，它是将文本分解成更小的单元（称为token）的过程。这些token可以是单词、子词或字符，具体取决于所使用的tokenizer的类型和目的。

Tokenizer的主要作用是将原始文本转换为机器可以理解和处理的形式。它在文本预处理和特征提取中起到关键作用。通过将文本分解成token，我们可以更好地理解文本的结构、语义和上下文。

常见的tokenizer包括基于规则的tokenizer和基于机器学习的tokenizer。基于规则的tokenizer使用一系列规则来切分文本，例如根据空格、标点符号等进行切分。而基于机器学习的tokenizer则通过训练模型来学习如何最好地切分文本。

一些常见的tokenizer包括空格tokenizer、词级tokenizer（将文本切分成单词）、字级tokenizer（将文本切分成字符）以及更复杂的子词tokenizer（如Byte Pair Encoding）等。