什么是 Tokenised 中文?
在自然语言处理(NLP)中,Tokenisation(分词/标记化)是将原始文本切分为有意义单元(称为 Token)的过程。 对于英文等以空格分隔单词的语言,这一步相对简单;但中文没有天然的词边界,因此需要专门的分词算法或子词(subword)方法(如 BPE、WordPiece)来实现高效且语义合理的 Tokenisation。
中文 Tokenisation 的常见方法
常见的中文分词方式包括基于词典的最大匹配法、基于统计的隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF),以及现代深度学习模型中广泛采用的字节对编码(BPE)或 SentencePiece。 在像 BERT、DeepSeek 等大语言模型中,中文通常以“字”为基本单位进行 Tokenisation,或结合高频词与子词策略提升效率与泛化能力。
Tokenised 中文在 AI 模型中的作用
Tokenisation 是模型理解语言的第一步。高质量的中文 Tokenisation 能显著提升模型对语义、语法和上下文的理解能力。 例如,在 DeepSeek 等基于 Transformer 架构的系统中,每个 Token 会被映射为高维向量,并通过多层注意力机制进行上下文建模,最终实现智能问答、文本生成等任务。
实践建议
开发者在使用中文大模型时,应了解其底层 Tokeniser 的行为(如是否按字切分、是否支持自定义词表),以便优化输入格式、控制输出长度,并有效调试模型表现。