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Token化处理-多领域应用
资料介绍
什么是Token化处理
Token化（Tokenization）是将原始文本、数据或资产分割转换为更小、更具语义单位（Token）的处理过程，不同领域中Token化的具体目标和实现方式存在差异，目前广泛应用于自然语言处理（NLP）、数据安全、区块链支付等领域。
不同领域的Token化处理
自然语言处理领域的Token化
在自然语言处理任务中，Token化是文本预处理的核心第一步，作用是将连续的输入文本切分为一个个独立的语义单元（Token），常见的Token可以是单词、子词、字符或者标点符号，为后续的特征提取、模型输入做准备。
常见的Token化类型：
1. 单词级Token化：按照空格、标点符号等分隔符直接将文本切分为单词，实现简单但对未登录词、复合词处理效果差，无法解决词汇表大小受限的问题。
2. 子词（Subword）级Token化：是当前主流大语言模型通用的Token化方式，平衡了词汇表大小和语义完整性，既可以将罕见词拆分为常见子词单元解决未登录词问题，又不会像字符级Token化那样产生过长的序列，典型代表有OpenAI的ByteLevel BPE、Google的SentencePiece、WordPiece等。
3. 字符级Token化：将每个字符单独作为一个Token，优势是不存在未登录词问题，但缺点是序列长度过长，模型计算成本高，语义颗粒度过细，较少用于通用大模型。
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