大语言模型中的Token

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福州司马懿 发表于 2024/06/30 12:11:38 2024/06/30
【摘要】 定义Token在自然语言处理(NLP)中指的是文本的最小有意义的单元。 英文Token对于英文来说,Token通常指的是单词,但也可以是标点符号、数字或者是单词的一部分,例如词根或词缀。 中文Token在中文处理中,Token通常指的是单个汉字或者是经过分词后的词语。 换算方式 英文对于英文,Token和单词的换算相对直接,通常一个单词对应一个Token。但由于英文中存在各种形态变化,如复...

定义

Token在自然语言处理(NLP)中指的是文本的最小有意义的单元。

英文Token

对于英文来说,Token通常指的是单词,但也可以是标点符号、数字或者是单词的一部分,例如词根或词缀。

中文Token

在中文处理中,Token通常指的是单个汉字或者是经过分词后的词语。

换算方式

英文

对于英文,Token和单词的换算相对直接,通常一个单词对应一个Token。但由于英文中存在各种形态变化,如复数形式、过去式等,这些形态变化可能会被视为不同的Token,尽管它们都源自同一个词根。此外,标点符号、空格等也会被视为单独的Token。

中文

中文的情况则更加复杂,因为中文文本不是以空格分隔单词的。中文分词是将连续的文本序列切分成有意义的词语单元的过程。在进行中文分词时,一个汉字可以是一个Token,也可以是多个汉字组成的词语是一个Token,这取决于分词算法和词汇库的设定。例如,“中国人”可以被视为一个Token,也可以被分为“中国”和“人”两个Token,具体取决于上下文和分词的粒度。

Token粒度

在进行语言处理任务时,选择合适的Token粒度非常重要,因为它会影响到后续任务的性能,如机器翻译、情感分析等。通常,细粒度的Token有助于捕捉更细致的语言特征,但同时也增加了模型的复杂性;而粗粒度的Token则可能导致一些重要信息的丢失。

在机器学习中,特别是在使用神经网络处理语言数据时,通常需要将文本转换为Token序列,这些Token序列随后会被转换为数字表示,通常是嵌入向量,这样机器就可以进行处理和学习。因此,Token的选择和转换是NLP预处理步骤中的关键环节。

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