语言模型是对文本进行推理的，文本通常是字符串形式，但模型的输入只能是数字，因此需要将文本转换成数字形式。
Tokenization是自然语言处理的基本任务，根据特定需求能够把一段连续的文本序列（如句子、段落等）切分为一个字符序列（如单词、短语、字符、标点等多个单元），其中的单元称为token或词语。
根据下图所示的具体流程，首先将文本句子切分成一个个单元，然后将单元素数值化（映射为向量），再将这些向量输入到模型进行编码，最后输出到下游任务进一步得到最终的结果。
按照文本切分的粒度可以将Tokenization分为词粒度Tokenization、字符粒度Tokenization、subword粒度Tokenization三类。
词粒度Tokenization是最直观的分词方式，即是指将文本按照词汇words进行切分。例如：
The quick brown fox jumps over the lazy dog.词粒度Tokenized结果：['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', '.']
在这个例子中，文本被切分为一个个独立的单词，每个单词作为一个token，标点符号'.'也被视为独立的token。
中文文本通常会根据照搬词典收录的标准词汇汇编或者是通过分词算法识别出的短语、成语、专有名词等进行切分。
我喜欢吃苹果。词粒度Tokenized结果：['我', '喜欢', '吃', '苹果', '。']
这段中文文本被切分成五个词语：“我”、“喜欢”、“吃”、“苹果”和句号“。”，每个词语作为一个token。
字符粒度Tokenization将文本分割成最小的字符单元，即每个字符被视为一个单独的token。例如：
Hello, world!字符粒度Tokenized结果：['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd', '!']
字符粒度Tokenization在中文中是将文本按照每个独立的汉字进行切分。
我喜欢吃苹果。字符粒度Tokenized结果：['我', '喜', '欢', '吃', '苹', '果', '。']
subword粒度Tokenization介于词粒度和字符粒度之间，它将文本分割成介于单词和字符之间的子词（subwords）作为token。常见的subword Tokenization方法包括Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece等。这些方法通过统计文本数据中的子串频率，自动生成一种分词词典，能够有效应对未登录词（OOV）问题，同时保持一定的语义完整性。
helloworld
假设经过BPE算法训练后，生成的子词词典包含以下条目：
h, e, l, o, w, r, d, hel, low, wor, orld
子词粒度Tokenized结果：
['hel', 'low', 'orld']
这里，“helloworld”被切分为三个子词“hel”，“low”，“orld”，这些都是词典中出现过的高频子串组合。这种切分方式既能处理未知词汇（如“helloworld”并非标准英语单词），又保留了一定的语义信息（子词组合起来能还原原始单词）。
在中文中，subword粒度Tokenization同样是将文本分割成介于汉字和词语之间的子词作为token。例如：
我喜欢吃苹果
假设经过BPE算法训练后，生成的子词词典包含以下条目：
我, 喜, 欢, 吃, 苹, 果, 我喜欢, 吃苹果
子词粒度Tokenized结果：
['我', '喜欢', '吃', '苹果']
在这个例子中，“我喜欢吃苹果”被切分为四个子词“我”、“喜欢”、“吃”和“苹果”，这些子词均在词典中出现。虽然没有像英文子词那样将汉字进一步组合，但子词Tokenization方法在生成词典时已经考虑了高频词汇组合，如“我喜欢”和“吃苹果”。这种切分方式在处理未知词汇的同时，也保持了词语级别的语义信息。
假设已有创建好的语料库或词汇表如下。
vocabulary = {'我': 0,'喜欢': 1,'吃': 2,'苹果': 3,'。': 4}则可以查找序列中每个token在词汇表中的索引。
indexed_tokens = [vocabulary[token] for token in token_sequence]print(indexed_tokens)
输出：[0, 1, 2, 3, 4]。
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