bert模型token embedding什么意思

### BERT模型中Token Embedding的概念和作用 #### Token Embedding的定义 在BERT模型中，Token Embedding是指通过对输入文本进行分词处理后得到的一系列离散符号（即tokens），并通过词汇表将其映射为对应的唯一标识符（token IDs）。这些IDs随后被传递到`torch.nn.Embedding`层，从而生成连续空间中的稠密向量表示[^1]。 #### 功能 Token Embedding的主要功能在于捕捉词语语义信息并将其转化为机器可理解的形式。具体来说： - 它能够反映单词之间的相似性和差异性； - 提供了一种高效的方式来表达复杂的语言结构； - 是整个Transformer架构的基础组成部分之一，直接影响后续计算过程的效果。 #### 如何生成 为了生成有效的Token Embeddings，在实际操作过程中采用了如下步骤： 1. **Text Preprocessing**: 首先利用WordPiece算法完成对原始句子的有效拆解工作。该方法能够在保持较低OOV率的同时控制住字典规模大小合理范围之内[^3]。 2. **Mapping Tokens To Ids**: 接下来依据预先构建好的vocab文件将每一个分割出来的subword单元转换成为相应的整数值形式——也就是所谓的“Token ID”。 3. **Generating Dense Vectors via Embedding Layer**: 最终把这些ID送入神经网络内部专门设置的一个叫做Embedding layer的地方去获取它们各自的低维实数向量表现形式。这一阶段通常涉及到随机初始化权重矩阵以及反向传播调整参数等技术手段来优化最终输出质量[^1]。 以下是基于PyTorch框架实现自定义字符级Tokenizer的一个简单示例代码片段: ```python class CharTokenizer(object): """Runs end-to-end tokenization at character level.""" def __init__(self, vocab_file, do_lower_case=True): self.vocab = load_vocab(vocab_file) self.basic_tokenizer = BasicTokenizer(do_lower_case=do_lower_case) def tokenize(self, text): split_tokens = [] for char in self.basic_tokenizer.tokenize(text): if char not in self.vocab: split_tokens.append('[UNK]') else: split_tokens.append(char) return split_tokens def convert_tokens_to_ids(self, tokens): ids = [self.vocab[token] if token in self.vocab else self.vocab['[UNK]'] for token in tokens] return ids ``` 此段程序展示了如何创建一个新的类CharTokenizer用于逐个字符地解析字符串，并且考虑到某些特殊情况下可能出现未登录词的情况，则统一替换为'[UNK]'标记[^4]。