BERT模型中token是什么意思

在NLP中，token是指对于一个原始文本序列，将其分割成有意义的最小单元，这些最小单元成为token。比如，在英文文本中，token通常是单词，标点符号和数字，而在中文中，token通常是单个汉字或者词语。

在BERT模型中，token是指经过WordPiece或者其他分词算法处理后的文本序列中的最小单元。WordPiece是一种基于贪心算法的分词算法，将文本序列中的每个token拆分成多个子token，然后将每个子token映射到一个唯一的ID。这样，BERT模型就可以处理不同长度的文本序列，并对每个子token生成对应的向量表示。在BERT模型中，每个token对应一个向量表示，这个向量表示是BERT模型输入的一部分，用于对文本序列进行编码和处理。

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bert模型中token是什么意思

在NLP中，token是指对于一个原始文本序列，将其分割成有意义的最小单元，这些最小单元成为token。比如，在英文文本中，token通常是单词，标点符号和数字，而在中文中，token通常是单个汉字或者词语。

在BERT模型中，token是指经过WordPiece或者其他分词算法处理后的文本序列中的最小单元。WordPiece是一种基于贪心算法的分词算法，将文本序列中的每个token拆分成多个子token，然后将每个子token映射到一个唯一的ID。这样，BERT模型就可以处理不同长度的文本序列，并对每个子token生成对应的向量表示。在BERT模型中，每个token对应一个向量表示，这个向量表示是BERT模型输入的一部分，用于对文本序列进行编码和处理。

BERT中token是什么意思

在BERT中，Token是指一个文本序列中的最小单位。在自然语言处理中，通常我们会将文本分成若干个单词或子词，每个单词或子词就是一个Token。在BERT中，每个Token都会被映射成一个向量表示，这些向量再被输入到神经网络中进行训练。由于BERT是基于Transformer模型的，因此它可以同时处理多个Token，而不是一个一个地处理。这样可以大大提高模型的效率和精度。