神经网络Transformer架构中的标记化 标记化是将原始文本数据分解成更小单元的过程，这些单元称为标记。在Transformer架构中，标记化是文本处理的第一步，它将输入文本转换为模型能够理解的数字表示。标记化的质量直接影响模型对语言的理解能力，因为不恰当的标记化可能导致语义信息的丢失或扭曲。 标记化的基本方法包括按空格分割、字符级标记化和子词标记化。按空格分割简单地将文本按空格分隔成单词，但无法处理未登录词。字符级标记化将每个字符作为独立标记，虽然能处理任何单词，但序列长度过长且语义表示较弱。子词标记化通过统计方法学习常见子词单元，平衡了词汇表大小与语义表示能力，是现代Transformer模型的主流方法。 字节对编码是子词标记化的经典算法，它从字符级词汇表开始，迭代合并出现频率最高的字符对，直到达到预设的词汇表大小。例如，"l"和"ow"可能被合并为"low"，而"low"和"er"可能进一步合并为"lower"。这种渐进式合并允许模型既掌握常见单词的整体表示，又能通过子词组合处理罕见单词。 WordPiece是BPE的变体，区别在于合并策略不是基于频率而是基于概率。它选择合并后能最大提升语言模型概率的字符对，这使得合并更注重语言学的合理性。SentencePiece则进一步扩展了子词标记化的概念，支持无需预分词的文本处理，通过统一处理空格等特殊字符，实现对多语言文本的更一致处理。 在具体实现中，标记化过程包括标准化、预分词、标记映射和编码四个阶段。标准化阶段统一文本格式，如大小写转换和口音去除；预分词阶段按启发式规则初步分割文本；标记映射将分词结果转换为子词标记；编码阶段最终将标记转换为词汇表中的索引。每个阶段都可能引入特定的处理策略以适应不同语言特性。 标记化对模型性能产生多方面影响。较小的词汇表会导致更长的序列长度，增加计算负担；而过大的词汇表则可能降低模型对未见数据的泛化能力。此外，标记化的一致性至关重要，训练与推理阶段必须使用完全相同的标记化方案，否则会导致严重的性能下降。多语言模型还需平衡不同语言在词汇表中的代表性，避免语言偏见。