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。