神经网络Transformer架构中的词汇表构建 词汇表构建是为神经网络模型创建符号到索引映射的系统过程。在Transformer架构中，词汇表作为文本与数值表示之间的关键接口，其质量直接影响模型的语言理解能力和生成质量。 词汇表的核心构成包含四个要素：词汇表大小（预定义的符号总数）、符号单元（包括完整词、子词和字符等基础单位）、特殊标记（用于处理边界和未知词汇的功能符号）以及索引映射（建立符号与整数标识间的双向转换关系）。现代Transformer模型普遍采用子词分词策略，通过平衡词汇量和未登录词处理能力来优化表示效率。 词汇表构建始于文本预处理阶段，需进行标准化处理（包括统一字母大小写、消除重音符号）、标点符号分离以及语言特定清洗（如中文的繁简转换）。随后通过统计算法分析训练语料，计算所有可能子词单元的频率统计。基于统计结果，使用BPE、WordPiece或Unigram等分词算法迭代合并高频字符序列，逐步形成最优子词集合。最终需要添加特殊功能标记，包括句首标记、句尾标记、填充标记、未知词标记和分隔标记等必要符号。 以BPE算法为例，其构建过程首先将全部词汇拆分为字符级单元并统计初始频率。接着持续合并共现频率最高的相邻符号对，例如将"e"和"r"合并为"er"新单元。通过预设的合并操作次数控制词汇表规模，当达到目标大小时终止合并过程。最终形成的词汇表既包含完整高频词，也包含具有构词能力的词缀和词根。 词汇表设计需要权衡三个关键因素：规模过大会导致嵌入层参数膨胀，增加计算负担；规模过小则会迫使模型过度依赖子词组合，延长推理路径。语言特性适配也至关重要，例如中文需要不同的分词策略，而多语言模型则需平衡不同语种的符号分配。专业领域建模还需纳入术语库和领域特定表达。 完善构建的词汇表应具备四个核心特性：符号覆盖的完备性（最小化未登录词比例）、空间分布的高效性（避免索引空间浪费）、语言规则的保持性（维护形态学规律）以及跨域迁移的适应性。这些特性共同决定了Transformer模型在词汇表征、上下文理解和文本生成等方面的基础能力。