在自然语言处理任务中，像 BERT 这样的模型会在输入前自动加上一些特殊token

🌱 1. 什么是 BERT？

BERT 是一个自然语言理解模型。你可以把它想象成一个超级聪明的“语言理解机器人”。你把一句话丢进去，它能：

• 理解这句话的意思；
• 告诉你哪个词是实体（人名、地名）；
• 判断两个句子是不是一个意思，等等。

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🧱 2. 什么是 Token？

Token 就是把一句话拆成一个个小块的结果。

比如原句是：

我爱北京天安门

模型不能直接理解汉字或词语，所以会先用分词器（Tokenizer）把它切成 token：

["我", "爱", "北京", "天", "安", "门"]

这些 token 就是模型处理的最小单位。

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🧪 3. 什么是“实体标注”？

举个例子，我们想让模型识别句子中的地名：

我爱北京天安门
👉 地名是 “北京天安门”

这时候我们会标注 token 的位置：

北京：第2个 token
天安门：第3~5个 token

于是，我们会记录下这些位置：

annotations = [(2, 6)]  # 表示从第2个到第5个token（Python里右边不包含，所以是6）

这些是原始位置，还没有添加特殊 token 的时候。

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🛠️ 4. 模型会“偷偷”加一些 token（重点来了）

在实际输入 BERT 模型之前，它会自动加上一些“特殊 token”，来帮助模型更好地理解任务：

🟡 例子：

原始句子：

我爱北京天安门

模型输入前会变成这样：

[CLS] 请识别地名：我 爱 北京 天 安 门 [SEP]

你看到：

• [CLS] 是开头特殊 token；
• “请识别地名：” 是任务提示（instruction tokens）；
• [SEP] 是结束符号。

这些词在原始文本中根本不存在！ 但它们被加进去了，所以 token 的位置整体往后挪了。

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🎯 5. 为什么要“挪一下”实体的位置？

因为你原来的标注是这样：

annotations = [(2, 6)]

表示“北京天安门”在原来的第2~5个 token。

但模型看到的 token 是：

0: [CLS]
1: 请
2: 识
3: 别
4: 地
5: 名
6: ：
7: 我
8: 爱
9: 北京
10: 天
11: 安
12: 门
13: [SEP]

原来的“北京天安门”现在变成了：

token 9 ~ 12

所以你得把原来的 (2, 6) 改成 (9, 13)，否则模型会以为你要标注“请识别地名”这几个词，完全错了！

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✅ 总结一下，用人话讲就是：

你原来在“干净句子”上标注了位置，比如第3个词是“北京”；
但模型偷偷加了开头结尾的词（[CLS], instruction, [SEP]），所以“北京”变成第9个词了；
👉 为了标注不出错，你得把原来的位置往后挪一挪。

在自然语言处理任务中，像 BERT 这样的模型会在输入前自动加上一些特殊token，例如：

• [CLS]：加在句子最前面，代表整个句子的汇总；

• [SEP]：加在每个句子或段落末尾，表示分隔；

• instruction_tokens：某些任务中可能还会加一些说明任务的提示词。

而你对文本的实体标注（如 “北京” 在第2到3个token）是基于原始的文本分词结果，不包含这些特殊token。所以你需要在加入这些token后，手动把实体的位置“挪一下”，避免标注错位。