在计算机科学中，“Token”这个术语通常指一串字符或符号
在安全领域，它常常指代密钥或访问令牌
在自然语言处理（NLP）中，Token通常是文本处理的最小单元，可能是一个单词、词组，或者一个符号

如何理解token？

假设要让AI识别一句话："I love natural language processing! "
对于机器来说，它并不会直接理解这句话的含义，而是需要先将这句话拆解成一个个Token单元进行处理。具体来说，模型会把这句话拆成以下几个Token：

• “I”
• “love”
• “natural”
• “language”
• “processing”
• “!”

在这种情况下，每个Token代表了一个基本的语言元素，甚至标点符号“!”也算作一个Token。通过这种方式，AI模型能够逐步理解句子的结构和含义。

如何拆分token？

在自然语言处理中，处理文本的第一步就是进行Tokenization（分词）。Tokenization是将一段文本拆解成Token序列的过程。完成Tokenization后，模型就可以在这些Token上进行各种操作，比如分析语法、提取实体、预测下一词等等。

目前，有很多不同的Tokenization算法，比如：

• 基于空格和标点符号的分词方法
• 子词分割（如BPE，Byte Pair Encoding）
• 字符级 Tokenization

一个token就是一个单词吗？

其实，并不是所有的Token都对应一个完整的单词。在Tokenization过程中，一个Token不仅仅可以是一个完整的单词，它还可以是一个词组，甚至是单词的部分，具体取决于上下文和算法。

例如，考虑以下情况：

• 词组Token：像“New York City”这样的词组，通常会被视为一个Token，因为它代表的是一个特定的地名——纽约市。即使这个词组由三个单词组成，在某些模型中，它也会被视作一个整体Token。
• 子词Token：对于像“debug”这样的单词，Tokenization过程中，它可能会被拆分为两个Token：“de”和“bug”。这样，模型不仅能够识别“debug”这个词，还能够知道“de”这个前缀通常与“减少”有关。而且，当模型遇到“devalue”时，它可以直接将其拆分为“de”和“value”两个Token，并理解它的含义——减少价值。

这种方式的好处在于，模型无需记住每个单词的所有变体。比如，它可以通过记住“de”和“bug”这两个Token，来扩展理解更多由相同子词构成的词汇，例如“debug”，“devalue”，甚至是“decrease”（减少）

Token的优势：

通过将词拆分为子词Token，模型不仅能够减少词汇表的大小，还能提高模型对未知词汇的处理能力。这种做法有以下几个优势：

• 词汇表压缩：拆分为子词后，模型需要记住的Token数量大大减少。对于NLP模型而言，这意味着训练时可以减少内存消耗，提升效率
• 更好的泛化能力：当模型遇到从未见过的词汇时（例如新的组合词或者拼写错误的词），它仍然能够利用子词的组合规则来推测词义，而不必依赖完全匹配
• 应对稀有词汇：对于那些在训练语料中非常罕见的词汇，子词Token化使得模型能够有效地处理这些词汇，而不至于完全忽略

总结：

Token在计算机科学中有着广泛而多样的含义，尤其在自然语言处理中，它被视为文本的最小单位。Token化是NLP任务中的基础步骤，通过将文本分解成Token，模型能够更好地理解和处理文本。虽然一个Token通常对应一个单词，但在一些情况下，它也可能是一个词组，甚至是单词的子部分。通过对子词的建模，深度学习模型能够更高效地处理语言数据，提升泛化能力，减少对庞大词汇表的依赖。

本文参考：
https://blog.csdn.net/2301_81888214/article/details/136279428