Tokens

Tokens是自然語言處理（NLP）領域中的一個重要概念，它是將文本拆分成的一個個小單元，這些單元可以是單個的字詞、字元，或者是具有特定意義的子詞。在不同的模型和套用場景中，對文本進行Token化的方式可能會有所不同，但Tokens的本質都是為了讓計算機能夠更好地處理和理解自然語言。

基本介紹

• 所屬學科：自然語言處理

定義

Tokens是自然語言處理（NLP）領域中的一個重要概念，它是將文本拆分成的一個個小單元，這些單元可以是單個的字詞、字元，或者是具有特定意義的子詞。在不同的模型和套用場景中，對文本進行Token化的方式可能會有所不同，但Tokens的本質都是為了讓計算機能夠更好地處理和理解自然語言。

字元換算比例

換算中文字元

一般情況下，在常見的自然語言處理模型里，1箇中文字元大致相當於1個Token。這是因為中文字本身具有獨立的語義，在進行Token化時，很多時候會將一個中文字作為一個單獨的Token來處理。例如，在“蘋果”這個詞中，“苹”和“果”通常會分別被視為一個Token。不過，對於一些特定的辭彙或在某些模型中，如果採用了更複雜的Token化策略，可能會將多箇中文字合併成一個Token，或者將一個中文字拆分成多個Token，但這種情況相對較少。

換算英文字元

文字元的情況相對複雜一些。通常，一個單獨的英文字母並不直接等同於一個Token。在大多數Token化方法中，會以單詞或子詞為單位進行劃分。對於常見的英文單詞，一般一個完整的英文單詞會被視為一個Token。例如，“apple”是一個Token。但當遇到一些較長的單詞或者帶有特殊詞綴的單詞時，可能會將其拆分成多個子詞Token。比如，“unhappiness”可能會被拆分成“un”、“happy”和“ness” 這幾個Token。總體而言，平均下來，大約3 - 4個英文字元相當於1個Token 。

換算標點符號

標點符號的Token化規則也因模型而異。在很多情況下，一個單獨的標點符號會被視為一個Token。例如，句號（.）、逗號（,）、問號（?）等都會各自作為一個獨立的Token。所以，通常情況下，1個標點符號就等於1個Token。不過，在某些特定的處理場景或模型中，如果標點符號與相鄰的字詞有緊密的語義關聯，也可能會和相鄰的字詞合併成一個Token，但這種情況比較少見。

套用場景

模型輸入

在訓練和使用自然語言處理模型時，需要將輸入的文本轉換為Tokens序列。模型會根據這些Tokens來進行各種任務，如文本分類、機器翻譯、問答系統等。例如，在機器翻譯任務中，源語言文本會先被Token化，然後模型根據這些Tokens生成目標語言的Tokens序列，最後再將目標語言的Tokens序列轉換為自然語言文本。

計算資源管理

Tokens的數量對於計算資源的使用有著重要影響。許多自然語言處理模型的計算複雜度與輸入的Tokens數量相關，Tokens數量越多，模型處理所需的計算資源和時間就越多。因此，在實際套用中，需要對輸入文本的Tokens數量進行控制，以確保模型能夠在合理的時間和資源限制內完成任務。

影響Token化因素

語言類型

不同的語言具有不同的語法和辭彙特點，這會導致Token化的結果有所差異。例如，中文是表意文字，通常以單字或詞語為Token；而英文是表音文字，更多地以單詞或子詞為Token。

分詞算法

不同的分詞算法對文本進行Token化的方式不同。常見的分詞算法包括基於規則的分詞算法、基於統計的分詞算法和基於深度學習的分詞算法等。這些算法在處理文本時會根據自身的規則和模型來劃分Tokens，從而產生不同的結果。

模型的辭彙表

每個自然語言處理模型都有自己的辭彙表，Token化過程會參考這個辭彙表。如果文本中的某個詞或子詞不在模型的辭彙表中，可能會採用特殊的處理方式，如將其拆分成更小的子詞或用未知Token來表示，這也會影響最終的Token化結果。