6、自然语言处理中的分词与Transformer架构解析

最新推荐文章于 2025-12-02 09:06:09 发布

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分类专栏：解密Transformer与大模型文章标签：自然语言处理分词 Transformer

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自然语言处理中的分词与Transformer架构解析

1. 分词技术概述

1.1 SentencePiece的优势

SentencePiece在分词方面具有显著优势。它支持可逆分词，能将“_”字符替换为空格，而BERT分词器因移除多个空格不支持可逆分词。同时，传统分词器通常针对特定语言设计，应用于其他语言时性能可能下降，而SentencePiece提供了一致的分词方法，适用于多语言模型或自然语言处理支持较少的语言。此外，它封装了分词和解分词过程，提供端到端的文本处理工作流，简化了开发者的处理流程。并且，SentencePiece能够有效处理稀有词和未登录词，将它们表示为已知子词标记的组合，这对模型泛化到未见数据至关重要。

1.2 Hugging Face分词器和模型

Hugging Face提供了众多分词器和模型类。其中，带有“Auto”前缀的类（如AutoModel和AutoTokenizer）能根据预训练权重、配置和词汇表的名称或路径自动检索相关模型。例如：

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
from transformers import TFAutoModel
mymodel = TFAutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

以下是代码中引用的分词器和模型相关类的导入语句列表：