berttokenizer分词原理

berttokenizer分词原理是基于Bert模型的分词器。在BertTokenizer中，分词过程分为两个步骤：tokenization和detokenization。在tokenization过程中，原始文本会被分解成一个个标记，每个标记对应于词汇表中的一个字或一个子词。这个过程使用了Bert模型的词汇表进行标记化。每个标记都由一个整数表示，例如`'I am unintended'`会被分解成`[, [4, 5], [0, 1, 2]]`。其中，``对应的是字`'I'`，`[4, 5]`对应的是子词`'am'`，`[0, 1, 2]`对应的是子词`'unintended'`。

在detokenization过程中，标记会被还原成原始文本。使用`tokenizers.detokenize()`方法，可以将标记序列还原为原始文本。例如，`tokenizers.detokenize(tokenizers.tokenize(['I am unintended']))`会得到`[[b'i'], [b'am'], [b'unintended']]`，即`'I am unintended'`的还原结果。

具体实现中，BertTokenizer使用了Bert模型的词汇表进行标记化和还原化操作。词汇表是由字或子词构成的，每个标记对应一个字或子词。通过将词汇表写入文件，每一行含一个字的方式，可以生成BertTokenizer对象，并在初始化时将词汇表文件作为参数传入。然后，使用BertTokenizer对象的`tokenize()`方法可以将文本分解为标记序列。例如，`tokenizers.tokenize(['明天你'])`会得到`[, , ]`，即`'明天你'`被分解成了``、``和``三个标记。

综上所述，BertTokenizer分词原理可概括为：使用Bert模型的词汇表将原始文本分解为标记序列，并通过标记序列还原出原始文本。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BertTokenizer详解](https://blog.csdn.net/qq_57390446/article/details/131056984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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