tokenization

[AI]怎么计算中文被bert模型切分的tokens数量

目录1.中文BERT的Tokenization原理2.使用HuggingFace库计算Token数3.特殊情况处理4.注意事项在BERT模型中，计算中文文本的Token数需要根据具体的中文BERT分词器

just-do-it-zzj·2025-06-20 14:10

Transformer为何强大？揭秘多头注意力的核心机制

整个步骤如下：Tokenization：将句子分割成token，["我","是","秦始皇"]。TokentoID：将token映射为数字ID，[259,372,5892]。Embeddin

和老莫一起学AI·2025-06-16 20:14

自然语言处理之语言模型：Word2Vec：Word2Vec模型的训练与优化

以下是一些常见的文本预处理技术：分词（Tokenization）：将文本分割成单词或短语。例如，将句子“我喜欢自然语言处理”分割为“我”，“喜欢”，“自然语言处理”。转换为小写（Low

·2025-06-09 23:18

LLM的工作原理详解

1.2tokenization过程1.3embedding层的作用1.3.1词嵌入1.3.2嵌入矩阵1.4位置编码的重要性1.4.1位置编码的作用1.4.2位置编码的实现1.5词向量的表示1.5.1One-Hot

我就是全世界·2025-06-02 18:22

理解 Token 索引 vs 字符位置

原始文本与Tokenization的区别示例文本"人工智能正在改变世界。"字符位置（原始文本）字符人工智能正在改变世界。位置0123456

背太阳的牧羊人·2025-05-11 23:00

从0开始学习大模型--Day2--大模型的工作流程以及初始Agent

大模型的工作流程分词化（Tokenization）与词表映射分词化（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的重要概念，它是将段落和句子分割成更小的分词（token）的过程。

Chef_Chen·2025-05-10 18:58

Lucene多种数据类型使用说明

特点：分词（Tokenization）：文本字段会被分词器（如StandardAnalyzer）拆分为词项（Term），便于模糊匹配、短语查询等。存储形式：通常使用Text

学会了没·2025-05-08 22:38

大模型之模型架构（Datawhale一起学）

主要由分词(Tokenization)和模型架构(主要是Transformer)构成。分词就是将自然语言转为机器语言的过程（可以这样理解），Transformer是

拨开自己的理想三旬·2025-04-25 05:34

青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 29课题、自然语言处理算法

青少年编程与数学02-016Python数据结构与算法29课题、自然语言处理算法一、文本预处理1.分词（Tokenization）2.停用词过滤（StopWordsRemoval）二、词性标注（Part-of-SpeechTagging

明月看潮生·2025-04-21 02:45

SQL 全文检索原理

工作原理1.文本分析与分词(Tokenization)将文本分解为词元(tokens)或

Full Stack Developme·2025-04-15 00:46

浅谈「分词」：原理 + 方案对比 + 最佳实践

分词（Tokenization）是指将一段连续的文本切分为有意义的「词语」或「短语」的过程。它是NLP（自然语言处理）和全文搜索的第一步。

silence250·2025-04-09 02:49

从代码学习深度学习 - NLP之文本预处理 PyTorch版

文章目录前言1.文本预处理理论知识1.1文本清洗与标准化1.2分词（Tokenization）1.3词频统计与词汇表构建1.4序列表示与批次生成1.5预处理的意义2.文本预处理的核心代码解析2.1读取数据集

飞雪白鹿€·2025-04-07 03:50

AI Tokenization

AITokenization人工智能分词初步了解类似现在这个，一格子+一格子，拼接出来的，一行或者一句，像不像，我们人类思考的时候组装出来的话，并用嘴说出来了呢。

spencer_tseng·2025-03-25 11:30

LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector

这个过程通常分为两个步骤:分词(Tokenization)将输入的自然语言文本按照某种规则分割成一系列的token,可以是单词、子词或者字符等。

Overman..·2025-02-10 04:33

LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术

标题：“LLM架构与优化：从理论到实践的关键技术”文章信息摘要：文章探讨了大型语言模型（LLM）开发与应用中的关键技术，包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论

XianxinMao·2025-01-28 20:14

使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

技术背景介绍自然语言处理中的tokenization是指将文本拆分为更小的、可管理的单元，称为tokens。使用tok

AWsggdrg·2025-01-24 03:42

Spark MLlib 数据预处理－特征变换

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Tokenizer（分词器）算法介绍：Tokenization将文本划分为独立个体（通常为单词）。

weixin_33841722·2024-08-29 14:40

Token、Tokenization 和张量之间的关系

输入经过Tokenization、Embedding和PositionalEncoding后，最终构建为张量，给后续的计算和处理带来很多优势。

科学禅道·2024-02-11 07:24

使用NLTK进行自然语言处理：英文和中文示例

1.分词（Tokenization）分词是将文本拆分为单词或子句的过程。NLTK提供了适用于英文和中文的分词工具。英文分词示例：importnltkfromnltk.to

茫茫人海一粒沙·2024-02-09 02:19

Task04 编写BERT模型

1BertTokenizer（Tokenization分词）组成结构：BasicTokenizer和WordPieceTokenizerBasicTokenizer主要作用：按标点、空格分割句子，对于中文字符

def1037aab9e·2024-02-07 06:46

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）

以下是常用的NLP技术和原理，以及它们的使用场景的介绍：分词（Tokenization）：分词是

代码讲故事·2024-02-06 12:30

自然语言处理从零到入门分词

自然语言处理从零到入门分词–Tokenization一、什么是分词？二、为什么要分词？

BlackStar_L·2024-02-05 09:24

【NLP入门教程】二、分词

分词（Tokenization）是自然语言处理的基本步骤之一，它将文本拆分成更小的组成部分，如单词、短语或符号等。这些拆分后的组成部分称为“词元”（Token）。

晨星同行·2024-02-05 09:21

NLP入门系列—分词 Tokenization

NLP入门系列—分词Tokenization分词是NLP的基础任务，将句子，段落分解为字词单位，方便后续的处理的分析。

不二人生·2024-02-05 09:18

NLP自然语言处理的基本语言任务介绍

NLP的基本任务包括以下几个方面：1.分词（Tokenization）：将文本分割成单词、短语或其他有意义的元素（称为tokens）。分词是许多NLP任务的第一步。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 14:43

剖析Elasticsearch面试题：分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF，揭秘分段存储与段合并，解密写索引技巧，应对深翻页问题的实用解决方案！

「1.分词（Tokenization）：」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中，分词是搜索引擎索引和查询的基础。

LiuSirzz·2024-01-30 18:09

RNN与NLP

处理文本信息（text->sequence）：1.Tokenization（string->list）：把文本变成列表，一个token是一个单词或者一个字符等。

ThreeS_tones·2024-01-22 06:40

NLP深入学习（二）：nltk 工具包介绍

文章目录0.引言1.什么是NLTK1.1主要特点1.2NLTK使用示例2.句子和单词标记化（tokenization）3.移除停用词（Stopwords）4.词干提取5.词性标注6.命名实体识别7.理解同义词集

Smaller、FL·2024-01-20 18:00

大模型学习笔记03——模型架构

大模型学习笔记03——模型架构1、大模型概括根据输入需求的语言描述（Prompt）生成符合需求的结果（completion）大模型构建：分词（Tokenization）：即如何将一个字符串拆分成多个词元

等风来随风飘·2024-01-18 22:17

[论文笔记] Qwen-7B tokenizer

https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/tokenization_note_zh.md#%E6%99%AE%E9%80%9Atokenhttps://huggingface.co

心心喵·2024-01-13 20:09

解释文本向量化的原理

文本向量化的原理可以通过以下步骤解释：1.分词（Tokenization）：将文本分割成单个单词或标记的过程。这可以通过简单地按空格或标点符号进行分割来实现。

andeyeluguo·2024-01-11 06:20

自然语言处理之文本表示（二）

实例假设我们的语料库如下：```荣荣爱玩游戏垃圾该分类了我爱自然语言处理```经过tokenization化之后得到如下的`vocabulary`字典```{"荣荣":0,"爱":1,"玩游戏":2,"

fighting_7c21·2024-01-10 08:54

浏览器 dom 解析的流程

这个过程包括以下步骤：词法分析（Tokenization）：将原始文档数据分割成称为“令牌”的小块。令牌是文档中的

我有一棵树·2024-01-09 00:46

NLP中的Tokenization方法——BPE（Byte-Pair Encoding）

目录1.字粒度2.词粒度3.Subword粒度3.1BPE字节对编码3.2WordPiece(Character-LevelBPE)3.3Byte-levelBPE我们知道很多NLP模型（Transformer,Bert）输入的其中一部分是句子的token，然后结合位置编码进入到Mutil-HeadSelfAttentionLayer，后者大家都很熟悉，但如何获得token，却很少有人讲解，这一部

云从天上来·2024-01-04 16:44

自然语言基础: 文本标记算法 (Tokenization Algorithm) : Byte-Pair Encoding (BPE) 和 WordPiece

自然语言基础:文本标记算法(TokenizationAlgorithm):Byte-PairEncoding(BPE)和WordPieceBPE最初是用于文本压缩的算法，当前是最常见tokenizer的编码方法，用于GPT(OpenAI)和Bert(Google)的Pre-trainingModel。1.算法a.CorupsCorpus（语料库）是指收集和组织的一系列文本的集合。它可以是不同类型的

disanda·2024-01-04 16:12

中文自然语言处理库(SnowNLP)的简单使用

主要功能分词（Tokenization）：将长文本划分为单独的词汇。词性标注（Part-of-SpeechTagging）：标注文本中每个词汇的词性，如名词、动词等。情感分析

阡之尘埃·2024-01-04 06:30

文本处理

将文本分解成的单元（单词、字符或n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分词（tokenization）所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。

smile_怡远·2023-12-22 07:58

小白学大模型LLMs：文本分词方法

本文介绍了各种类型的分词（tokenization），用于将单词拆分为一个或多个标记（token），因为单词和分词之间存在一对多的关系。

深度学习算法与自然语言处理·2023-12-17 02:38

ES查询语句中，match和term有什么区别？

它在查询之前对字段值和查询字符串进行分词（tokenization）处理。分析器（Analyzer）应用：match查询会应用字段指定的分析器（如果有的话）来处理查询字符串。

来自宇宙的曹先生·2023-12-14 13:55

SnowNLP：处理中文文本内容

yaha简单来说只是使用最短路径算法（Dijstra）实现了中文分词，而SnowNLP则实现了词性标标准，情感分析，文本分类，转换成拼音，繁体转简体，文本关键词提取，文本摘要提取，tf，idf，Tokenization

nearvoid·2023-12-05 06:03

[nlp] tokenizer

参考：NLP中的Tokenization-知乎1、Tokenization的难点Tokenization其实是为数值化作准备，数值化的过程必然需要映射，而映射又需要一个目标集合或者说映射表。

心心喵·2023-11-29 09:45

NLP学习:深入NLP

Sekyoro的博客小屋个人网站:Proanimer的个人网站之前学过一段时间NLP,因为其中涉及到一些深度学习常用的知识或者框架,但苦于不系统以及没有任务focus不能长久.这里借助微软的教程写点东西.tokenization

procoder338·2023-11-20 15:28

Nl2sql学习（5）：model1代码学习（详细注释）

整体流程数据的读取数据的处理输入：问句和Table表头的数字化(Tokenization)标签：sqllabel表达的修改模型所需数据的构建构建模型输入数据的bert-encodingencoding后经全连接层输出模型训练

一枚小白的日常·2023-11-12 10:17

自然语言处理基本任务综述

文章目录1.多语言分词2.词性标注3.命名实体识别4.中心词提取5.依存句法分析6.文本纠错7.文本摘要8.文本相似度9.情感分析10.文本分类11.词向量1.多语言分词在自然语言处理中，分词（Tokenization

落叶随峰·2023-11-07 06:35

深度学习【NLP介绍、文本情感分类案例】

文章目录一NLP介绍1.文本的`tokenization`1.1概念和工具的介绍1.2中英文分词的方法2.

OneTenTwo76·2023-11-03 07:02

[文献阅读]——AMBERT: A PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL WITH MULTI-GRAINED TOKENIZATION

Muasci·2023-11-02 22:59

解决‘BaichuanTokenizer‘ object has no attribute ‘sp_model‘，无需重装transformers和torch

如https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2/issues/204中所说：修改下tokenization_baichuan.py，把super()修改到最后执行self.vocab_file

夏离·2023-11-01 18:10

「自然语言处理（NLP）」入门系列（三）单词表示、损失优化、文本标记化？

AINLPer微信公众号（点击了解一下吧）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-01-09本次主要内容:1、知道词向量如何表示单词意思2、如何可视化词向量3、损失函数与优化4、文本标记化（Tokenization

AINLPer·2023-11-01 18:08

3 — NLP 中的标记化：分解文本数据的艺术

二、什么是记号化Tokenization？在处理文本数据时，标记化是最常见的任务之一。它是将句子或文本分解为单个单词或子单词（称为标记）的过程。每个标记（单词、短语或符号）代表一

无水先生·2023-11-01 18:04

java字符串逐个分解_改进JAVA字符串分解的方法

这个过程称为Tokenization，实际上就是把字符序列转换成应用程序能够理解的多个标记。虽然StringTokenizer用起来很方便，但它的功能却很有限。这个类只是

Air君陈怡帆·2023-10-28 13:39

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