在自然语言处理中，tokenizer 是一个非常关键的组件，它将文本转化为模型可以理解的格式。这个过程通常包括以下几个步骤：
1. 文本标准化
- 小写化：将所有文本转换为小写，以减少不同形式的单词（如 "Apple" 和 "apple"）被视为不同词的情况。
- 去除标点符号：删除或替换标点符号，不过在某些场景下，保留标点符号可能是有必要的，因为它们包含情感或语法信息。
- 去除特殊字符：移除不必要的字符，比如 HTML 标签或其他非语言符号。
2. 分词（Tokenization）
- 按空格分词：最简单的方式是按空格分词，将每个单词视为一个 token。但这无法处理复杂情况，如多词短语或连接符。
- 子词分词（Subword Tokenization）：例如在 BERT 和 RoBERTa 中使用的 Byte-Pair Encoding (BPE) 或 WordPiece。这些算法会将罕见词拆分为更小的子词，从而减少词汇量，并提高模型处理新词或罕见词的能力。
- 字符级分词：将每个字符视为一个 token，适用于处理拼写错误频繁或词汇量特别大的情况。
3. 词汇表映射
- 词汇表构建：
tokenizer会使用一个预定义的词汇表（vocabulary）或在训练过程中构建的词汇表。词汇表中每个 token 都对应一个唯一的 ID。 - 未知词处理：对于词汇表中没有的词，通常会用一个特殊的
<UNK>token 或者将其拆分为已知的子词来表示。
4. 附加特殊标记
- 起始标记和结束标记：例如
<CLS>用于句子开头，<SEP>用于句子分隔。BERT 和 RoBERTa 等模型会在输入句子时添加这些标记。 - 填充（Padding）：为了使输入批次中的所有序列具有相同长度，短于最大长度的序列会被填充，通常使用
<PAD>token。
5. 编码（Encoding）
- Token ID 转换：将每个 token 转换为词汇表中的对应 ID。
- 生成注意力掩码（Attention Mask）：对于填充的部分生成一个掩码，用于告知模型忽略这些部分。
- 位置编码（Positional Encoding）：有些模型需要为每个 token 提供位置编码，以保持序列信息（尽管这个步骤通常由模型内部处理）。
6. 返回编码后的输出
- 最终，
tokenizer会输出一个包含 token ID 的序列，注意力掩码，以及可能的其他辅助信息，如 token 类型 ID（用于区分句子 A 和句子 B）。
示例：Hugging Face 的 transformers 库中的 tokenizer
from transformers import RobertaTokenizer
# 加载预训练的 RoBERTa tokenizer
tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base')
# 输入文本
text = "Hello, how are you?"
# 执行tokenizer，包含分词、词汇表映射、添加特殊标记等步骤
tokens = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
# 打印输出
print(tokens)
在这个示例中，tokenizer 将文本 "Hello, how are you?" 转换为 RoBERTa 模型可以接受的格式，包括 token ID、注意力掩码等。
总结
tokenizer 是将自然语言文本转化为模型输入的关键组件。它包含文本标准化、分词、词汇表映射、添加特殊标记、编码等多个步骤，使得模型能够理解和处理输入文本。