[AI]怎么计算中文被bert模型切分的tokens数量

目录

1. 中文BERT的Tokenization原理

2. 使用Hugging Face库计算Token数

3. 特殊情况处理

4. 注意事项

---

在BERT模型中，计算中文文本的Token数需要根据具体的中文BERT分词器（Tokenizer）来处理。以下是详细的步骤和示例：

1. 中文BERT的Tokenization原理

• 按字切分（Char-level）：大多数中文BERT模型会将每个汉字视为一个独立的Token，例如“牛马”会被分成["牛", "马"]（2个Token）。
• 结合子词切分（Subword）：部分中文BERT模型可能对某些词进行子词拆分，例如生僻词“魑魅魍魉”可能被拆分为["魑", "##魅", "##魍", "##魉"]（4个Token）。
• 特殊标记：BERT会自动添加[CLS]、[SEP]等特殊标记，每个占1个Token。

2. 使用Hugging Face库计算Token数

通过transformers库中的BERT分词器可以快速实现：

步骤

1. 安装库：

conda install transformers

1. 加载中文BERT分词器：

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(r"D:\06_work_soft\AI\model\bge-large-zh-v1.5")
text = "英文空格会被保留为单独Token"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)
print("Tokens:", tokens)
print("Token数（含特殊标记）:", len(token_ids))
print("Token数（不含特殊标记）:", len(tokens))

输出示例

Tokens: ['英', '文', '空', '格', '会', '被', '保', '留', '为', '单', '独', 'to', '##ken']

Token数（含特殊标记）: 15

Token数（不含特殊标记）: 13

3. 特殊情况处理

（1）长文本截断

BERT最大支持512个Token（含特殊标记）。若文本超长，需手动截断：

max_length = 512truncated_text = tokenizer.encode(text,max_length=max_length,truncation=True,add_special_tokens=True)

（2）子词拆分

如果使用某些中文BERT变体（如BERT-wwm），可能遇到子词拆分：

text = "魑魅魍魉"

tokens = tokenizer.tokenize(text)  # 输出可能是['魑', '##魅', '##魍', '##魉']

print("Token数:", len(tokens))     # 输出4

4. 注意事项

• 模型差异：不同中文BERT模型（如bert-base-chinese、hfl/chinese-bert-wwm）的分词方式可能不同。
• 空格处理：英文空格会被保留为单独Token（如"hello world"会被拆分为["hello", "world"]），但中文文本中的空格通常会被忽略。
• 标点符号：中文标点（如句号、逗号）每个占1个Token。

总结

通过transformers库的BertTokenizer可以准确计算中文文本的BERT Token数。关键点：

1. 中文默认按字切分，少数情况按子词拆分。
2. 特殊标记（如[CLS]、[SEP]）会额外增加2个Token。