在机器学习领域“token”到底是什么意思??

发表于 2025-4-30 11:19:23

在机器学习领域，尤其是自然语言处理里，“token”可以理解成一个个“小单元” 。

我们日常使用的文本，比如一句话、一段话，机器很难直接处理这么复杂的内容。所以就需要把文本拆分成一个个小的部分，这些小部分就是“token” 。

举个例子，对于句子“我喜欢苹果” ，如果按照词来划分“token” ，那么“我”“喜欢”“苹果”就是三个“token” ；要是按照字符划分，“我”“喜”“欢”“苹”“果”就成为“token” 。

这些“token”可以让机器学习模型更容易理解和处理文本，模型会基于这些“token”去学习文本的含义、结构等信息，从而完成诸如文本分类、机器翻译等各种任务。

发表于 2025-4-30 10:00:23

在机器学习领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，“token”通常指“词元” 。

简单来说，token是对文本进行处理时分割出的一个个基本单元。比如，当对一段英文句子进行处理时，经过分词操作，每个单词就可以看作是一个token ；对于中文，可能按字或者按词来划分成token 。在文本转化为计算机能够理解和处理的形式过程中，token是关键的一步。首先将文本分解为token，然后再把这些token映射为计算机能处理的数字表示，例如通过词向量等方式，从而让机器学习模型能够对文本进行分析、分类、生成等各种任务。

此外，在一些深度学习框架和算法中，token还可以表示经过编码后的特定符号单元，这些单元携带了文本的语义信息，在模型的计算和处理中发挥重要作用。

发表于 2025-4-30 08:53:23

在机器学习领域，“token”（通常译为“令牌”或“标记” ）有着特定且重要的含义。

简单来说，token是对文本进行处理和分析时的基本单元。当我们面对一段文本数据，比如一篇新闻报道、一段评论等，机器学习算法往往无法直接处理这些原始的、连续的文字流。这时就需要将文本分割成一个个较小的单元，这些单元就是token。

以英文文本为例，常见的做法是按照单词来进行分割，每个单词就是一个token。例如句子 “I like machine learning”，经过tokenization（标记化，将文本转化为token的过程）后，会得到四个token：“I”、“like”、“machine”、“learning” 。但有时候，也会有更细致的划分方式，比如将一些复合词进一步拆分，或者考虑词缀等情况。对于中文文本，由于中文没有明显的单词边界，情况会有所不同。可以按照字来划分，每个汉字是一个token；也可以通过一些分词工具，将句子划分成一个个有意义的词语作为token，例如 “我喜欢机器学习”，分词后可能得到 “我”、“喜欢”、“机器学习” 这三个token。

在自然语言处理（NLP）的众多任务中，token起着关键作用。在文本分类任务里，模型会根据不同token在文本中出现的频率、组合等信息来判断文本所属的类别，比如判断一篇影评是正面还是负面。在机器翻译任务中，源语言文本首先被转化为token，模型再基于这些token生成目标语言对应的token序列，然后将其组合成通顺的目标语言句子。在基于深度学习的模型如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及更先进的Transformer架构中，token是输入数据的基本形态。模型通过对token的学习，捕捉文本中的语义、语法等信息，进而完成各种复杂的任务。

此外，token还与词向量（word vector）紧密相关。为了让计算机能够理解和处理token所代表的语义信息，通常会将每个token映射为一个低维的向量表示，这个向量包含了该token的语义特征。不同的token通过其独特的向量在向量空间中体现出语义上的相似性和差异性，使得模型可以基于这些向量进行计算和推理。总之，“token”是机器学习领域处理文本数据时不可或缺的基本概念，它为后续的各种操作和模型训练提供了基础。

在机器学习领域“token”到底是什么意思??

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