Auto tokenizer和Bert tokenizer的区别

"AutoTokenizer" 和 "BERT Tokenizer" 是两个不同概念，而不是两种不同的tokenizer。让我为您解释它们的含义：

1. AutoTokenizer:

   • "AutoTokenizer" 不是一个具体的tokenizer，而是 Hugging Face Transformers 库中提供的一个工具。
   • 这个工具允许用户使用一种通用的方式加载不同的tokenizer，而无需显式指定tokenizer的类别。它根据给定的模型名称自动选择合适的tokenizer。这对于在不同模型之间进行迁移和使用不同tokenizer的任务非常方便。

2. BERT Tokenizer:

   • BERT Tokenizer 是针对 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型设计的特定tokenizer。
   • BERT tokenizer 是一个WordPiece tokenizer，它将输入文本分割成一个个的子词（subword），同时考虑了整个文本的上下文信息。这有助于处理未登录词和构建更丰富的词汇表示。

通常情况下，当使用 Hugging Face Transformers 库时，可以使用 "AutoTokenizer" 来自动选择模型对应的tokenizer，而不必关心具体模型的类型。例如，如果您使用 BERT 模型，"AutoTokenizer.from_pretrained()" 可以自动加载适用于 BERT 的tokenizer。

示例：

from transformers import AutoTokenizer

model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

在上述示例中，"AutoTokenizer.from_pretrained()" 会根据指定的模型名称（例如 "bert-base-uncased"）自动选择合适的tokenizer，而无需明确指定 BERT Tokenizer。