使用 Tokenizers 分割文本：深入了解与实践

在开发应用自然语言处理（NLP）模型时，一个常见的需求是将文本拆分为较小的块，通常称为“tokens”。现代语言模型对 tokens 的数量有限制，因此在处理长文本时，我们需要仔细计算 tokens 以避免超过限制。本文将介绍如何使用不同的 tokenizer 来分割文本，并提供实用代码示例。

技术背景介绍

自然语言处理中的 tokenization 是指将文本拆分为更小的、可管理的单元，称为 tokens。使用 tokenizer 帮助我们精确地计算文本中的 tokens 数量，从而确保文本块的大小在语言模型的限制之内。流行的 tokenizer 包括 tiktoken 和 spaCy 等。

核心原理解析

不同的 tokenizer 具有不同的拆分文本的方式。比如，tiktoken 是 OpenAI 提供的一个快速 BPE（Byte Pair Encoding） tokenizer，非常适合与 OpenAI 的模型一同使用。spaCy 则是一款开源的软件库，支持自然语言的高级处理。

代码实现演示

使用 tiktoken

tiktoken 提供了精确的 tokens 计算和文本拆分。下面是一个示例代码，展示如何使用 CharacterTextSplitter 和 TokenTextSplitter 来分割文本：

# 安装必要的包
%pip install