tokenizer.tokenize

tokenizer.tokenize的作用是将一个字符串分割成一个单词列表，也称为标记化。它通常是在自然语言处理中使用，可以用于将文本分成一个个单独的单词或符号。具体来说，tokenizer.tokenize会将输入字符串按照空格、标点符号等分隔符进行分割，将分割后的每个单词或符号作为一个元素放入列表中返回。

相关问题

bert_tokenizer.tokenize

引用\[3\]中提到，可以使用BertTokenizer来进行tokenize操作。所以，对于问题中的"bert_tokenizer.tokenize"，可以使用BertTokenizer的tokenize方法来实现。具体操作如下：

from transformers import BertTokenizer

# 初始化BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese')

# 使用tokenize方法进行tokenization
tokens = tokenizer.tokenize("bert_tokenizer.tokenize")

# 打印结果
print(tokens)

输出结果为：\['bert', '_', 'token', '##izer', '.', 'token', '##ize'\]

所以，"bert_tokenizer.tokenize"经过BertTokenizer的tokenize方法处理后，得到的token列表为\['bert', '_', 'token', '##izer', '.', 'token', '##ize'\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [BertTokenizer 使用方法](https://blog.csdn.net/Defiler_Lee/article/details/126490287)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

config.tokenizer.tokenize

`config.tokenizer.tokenize` 是一个用于将文本内容进行分词的函数。它的输入是一个字符串，输出是一个列表，其中每个元素是一个分词后的词语。这个函数是从配置文件 `config` 中获取的 tokenizer 对象的成员函数。tokenizer 对象是一个用于将文本内容转换为模型输入的工具，通常会将文本内容分割成一个个 token，然后将每个 token 转换为对应的 id。不同的 tokenizer 实现方式可能不同，但其基本功能都是类似的。