**【淘汰9成NLP面试者的高频面题】BPE分词器是如何训练的？**︎重要性：★★此题主要是考察面试者对分词的理解，一个好的分词器不仅能够降低词表的大小，减少OOV的出现，而且还能引入额外的先验知识，降低模型的学习难度。这是我常用的一个面试题。看似简单的基础题，但在面试中能准确回答

直接说结论：优先使用RecursiveCharacterTextSplitter，输入一个separatorlist。优先划分大的符号放到前面，比如句号，分号，划分小块的放到后面。 如果想让separator不生效，就放一个原文中不会出现的一个符号，如果separator为空的话，会有一个默认值self._separators=separatorsor["

以下笔记参考huggingface官方tutorial：https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6下图展示了完整的tokenization流程，接下来会对每个步骤做进一步的介绍。1.Normalizationnormalize其实就是根据不同的需要对文本数据做一下清洗工作，以英文文本为例可以包括删除

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数据库中存在空白的字符,我用获取字段的，逗号分割去处理数据报错了转换异常。getPaticipants.split(",");//这里执行也是空白1@Test2publicstaticvoidmain(Strin

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