神经网络Transformer架构中的分词器 分词器是将原始文本序列转换为模型能够处理的离散数值标记（Token）的组件。其核心作用是在字符级和词级之间找到平衡，既保留语义信息又控制计算复杂度。 具体实现步骤如下： 文本规范化：统一转换为小写、去除重音符号、清理特殊字符 预分词：按空格初步分割为粗粒度单元（如英文单词） 子词分割：通过预训练的统计模型（如BPE、WordPiece）将生僻词分解为高频子词 BPE算法迭代合并最高频的字节对 WordPiece基于似然概率计算合并收益 数值化映射：根据词汇表将子词转换为对应的整数ID 以句子"unaffordable"为例： BPE处理：[ "un", "##aff", "##ord", "##able" ] 映射结果：[ 125, 489, 203, 76 ] 关键设计考量： 词汇表大小平衡：过小导致表征粗糙，过大会增加嵌入层参数 未登录词处理：通过分解为字符级子词避免OOV问题 多语言支持：Unicode规范化确保跨语言一致性 领域适应性：医学/法律等专业领域需要定制化分词策略 先进演进方向： 字节级BPE消除未登录词问题 SentencePiece支持无空格语言（如中文） 动态分词根据上下文调整分割粒度