关于 NLP 中的 tokenize 总结
Tokenize
关于 tokenize 的总结，翻译自Summary of Tokenize
Subword tokenization
transformers 使用混合tokenization：Word-Level 和 Character-Level
Subword tokennizaiton算法基于这样一个原则，即经常使用的词不应该被分割成更小的子词，而稀有词应该被分解成有意义的子词。
对于BertTokenizer:
from transformers import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
print(tokenizer.tokenize("I have a new GPU!"))['i', 'have', 'a', 'new', 'gp', '##u', '!']
前边的词都存在字表中，GPU 没有存在常用字表中，所以被拆分成gp 和 ##u, “##”表示token的其余部分应连接到前一个token，与字母之间是相连的（用于解码或反转令牌化).
对于 XLNetTokenizer：
from transformers import XLNetTokenizertokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained("xlnet-base-cased")
tokenizer.tokenize("Don't you love
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