今天我们来聊一聊关于input_ids,attention_mask,token_type_ids 关于这三个核心张量
首先,在使用 BERT 模型（或其衍生模型）进行文本处理时，input_ids、attention_mask 和 token_type_ids 是模型输入层的三大核心张量，它们共同将原始文本转换为模型可理解的数值格式。再一个就是他们同时也是 BERT tokenizer方法的分词结果的三大输出,同时作为BERT的输入,也就是说他们具有双重身份
三者的作用、生成逻辑和含义各不相同，下面我们作以下讨论：

一、input_ids：文本的 “数字身份证”

input_ids 是文本经过 Tokenize（分词）后，每个 Token 对应的唯一整数编码，本质是将 “文字” 映射为 “模型能计算的数字”，相当于给每个 Token 发了一张 “数字身份证”。

核心细节：

1. 生成逻辑：

   • 第一步：用 BERT 专属的Tokenizer（如BertTokenizer）对文本分词。BERT 的分词方式是 “WordPiece”（子词分词），例如 “unhappiness” 会拆分为 “un”“##happiness”，既能处理未登录词（OOV），又能平衡分词粒度。
   • 第二步：根据 Tokenzier 内置的词汇表（vocab.txt），将每个分词后的 Token 替换为词汇表中对应的整数 ID。例如词汇表中 “[CLS]” 对应 101、“[SEP]” 对应 102、“我” 对应 2765（不同预训练模型的词汇表可能不同，ID 值会有差异）。

2. 特殊 Token 的强制添加：

   BERT 对输入格式有严格要求，Tokenizer会自动在文本前后添加特殊 Token，因此input_ids的长度会比原始分词结果长：

   • 句首：添加[CLS]（ID=101），用于聚合整个文本的语义（如分类任务的最终特征从该位置提取）。
   • 句尾（或句间）：添加[SEP]（ID=102），用于分隔不同句子（单句输入时也需在句尾加 1 个[SEP]；两句输入时在第一句尾和第二句尾各加 1 个[SEP]）。

3. 示例：

   若输入单句 “我爱中国”，Tokenizer处理后：

   • 分词结果：[CLS]、我、爱、中、国、[SEP]
   • 对应的input_ids（假设词汇表 ID）：[101, 2765, 2293, 2001, 3588, 102]

4. 形状：通常为[batch_size, seq_len]（batch_size = 批量大小，seq_len = 序列长度，即每个样本的 Token 总数，需满足模型最大输入长度限制，如 BERT-base 最大为 512）。

二、attention_mask：“告诉模型该关注谁”

attention_mask 是用于标记 “有效 Token” 和 “填充 Token” 的掩码，核心作用是让模型在计算 “自注意力（Self-Attention）” 时，只关注有效文本，忽略填充的无效 Token，避免无效信息干扰模型计算。

核心细节：

1. 为什么需要它？

   BERT 处理批量文本时，要求所有样本的input_ids长度一致（即seq_len相同）。若不同样本的原始文本长度不同，短文本会用填充 Token（[PAD]，ID=0） 补到seq_len长度。例如：

   • 样本 1（长文本）：[CLS]我爱吃苹果[SEP]（长度 6）

   • 样本 2（短文本）：

     [CLS]你好[SEP][PAD][PAD][PAD]

     （补 3 个[PAD]到长度 6）

     此时模型若 “关注” [PAD]，会浪费计算资源且引入噪声，因此需要 attention_mask 标记有效位置。

2. 生成逻辑：

   • 对input_ids中有效 Token（非 [PAD]），attention_mask对应位置设为1（表示 “需要关注”）；
   • 对input_ids中填充 Token（[PAD]），attention_mask对应位置设为0（表示 “忽略”）。

3. 示例：

   延续上述短文本示例，input_ids为[101, 872, 102, 0, 0, 0]（“你好” 对应 ID=872，[PAD]对应 ID=0），则：

   • attention_mask为[1, 1, 1, 0, 0, 0]（前 3 个有效 Token 标 1，后 3 个[PAD]标 0）。

4. 形状：与input_ids完全一致，即[batch_size, seq_len]，确保每个 Token 都有对应的掩码标记。

三、token_type_ids：“区分句子的边界”

token_type_ids 是用于区分 “多句输入中不同句子” 的类型标记，仅在处理 “句子对” 任务（如句子相似度、文本蕴含、问答）时有效，单句输入时可省略（或全为 0）。

核心细节：

1. 适用场景：

   BERT 的预训练任务包含 “下一句预测（NSP）”，需要模型判断两个句子是否为连续的上下文（如 “我喜欢跑步” 和 “跑步能锻炼身体” 是连续句，“我喜欢跑步” 和 “今天天气很好” 是非连续句）。因此，处理句子对时，需要token_type_ids告诉模型 “哪些 Token 属于第一句，哪些属于第二句”。

2. 生成逻辑：

   • 对第一句的所有 Token（包括句首的 [CLS] 和句尾的 [SEP]），token_type_ids对应位置设为0；
   • 对第二句的所有 Token（包括句尾的 [SEP]），token_type_ids对应位置设为1；
   • 对填充 Token（[PAD]），token_type_ids对应位置设为0（或 1，不影响，因attention_mask已标记为忽略）。

3. 示例：

   若输入句子对 “我爱中国。中国很美丽。”，Tokenizer处理后：

   • 分词结果：[CLS]、我、爱、中、国、。、[SEP]、中、国、很、美、丽、。、[SEP]
   • 对应的token_type_ids：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]（前 7 个 Token 属于第一句，标 0；后 7 个属于第二句，标 1）。

4. 单句输入的特殊情况：

   若仅输入单句（如文本分类、情感分析），token_type_ids所有位置均为0（因只有一个句子类型），部分框架（如 Hugging Face Transformers）在单句输入时会自动省略该张量，或生成全 0 的token_type_ids（不影响模型结果）。

5. 形状：与input_ids、attention_mask一致，即[batch_size, seq_len]。

三者关系与总结表

简单来说：

• input_ids 是 “文本的数字形式”，

• attention_mask 是 “过滤无效信息的开关”，

• token_type_ids是 “句子边界的区分器”，

  三者共同构成 BERT 的输入，确保模型能正确理解文本的 “内容、有效性和句子结构”，那么话说回来这些输入是从哪来的呢,就是来自我们的分词器,也就是BERT的tokenizer.encode()
  接下来我们来看一看具体的代码实战以及代码细节

  1.首先是基础调用示例

  # 单句输入时.token_type_ids会默认输出为0(因只有一个句子类型),代码示例:
  from transfomers import tokenizer
  # 首先先加载预训练的BERT Tokenizer(如bert-base-chinese)
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
  # 输入单句文本
  text = "我要成为一名合格的AI应用开发工程师"
  # 调用tokenizer处理文本
  outputs = tokenizer(
  text,             # 输入文本
  padding = "max_length" # 补全到最大输入长度(如512)
  truncation = True,         # 超过最大长度时截断
  return_tensors = "pt"  # 返回PyTorch张量(也可设为"tf"返回TensorFlow张量) 这个具体看用的哪个深度学习开发框架
  )
  # 最后就可以提取三个核心输出了
  print("input_ids:",outputs["input_ids"])         # 必输出：文本的数字编码
  print("attention_mask:",outputs["attention_mask"])    # 必输出：有效token掩码
  print("token_type_ids:",outputs["token_type_ids"])    # 输出0,单句无句子区分
  

  2.句子对输入示例(需区分句子边界)

    # 首先我们输入句子对
    token_pair = [“我想努力学习AI知识”,”然后当一个AI应用开发工程师“]
    # 处理句子对,token_type_ids会自动区分两句
    outputs = tokenizer(text_pair[0],
    text_pair[1], # 传入第二句(text_pair参数)
    padding = "max_length", # 补全到最大长度
    truncation = True,
    return_tensors = "pt"
    )
    # 此时token_type_ids会明确区分两句：第一句及首个[SEP]标0，第二句及第二个[SEP]标1
    print("token_type_ids:",outputs["token_type_ids"]
  

  3.参数的控制

  也就是说我怎样去控制它的输出
  默认情况下,tokenizer会强制输出input_ids和attention_mask(这是模型输入的"必须品"),而token_type_ids的输出与否,可通过return _token_type_ids参数控制

  • 若设为return_token_type_ids=True（默认值，尤其对 BERT 类模型）：强制输出token_type_ids；
  • 若设为return_token_type_ids=False：仅输出input_ids和attention_mask（单句任务中可省略，不影响模型运行）。

好了，,经过上述的讨论,我们对BERT分词器的输出的三个参数,或者说BERT模型的输入已经有了比较合格的理解,希望文章可以帮助大家理解input_ids ,attention_mask,token_type_ids这三个核心张量