直接用字符串方式 split(“。“) 来切句，虽然能把句子拆开，但无法和 BERT 模型的 token 位置对应（embedding 用不上）
❗️直接字符串切割的问题：
- 会丢失原始 token 的起止位置（比如第几个 token）
- 无法和 BERT 模型的 token 位置对应（embedding 用不上）
- 遇到标点、空格、英语等语言混合情况，会切不准
这里 无法和 BERT 模型的 token 位置对应该如何理解，下面详细解释。
“无法和 BERT 模型的 token 位置对应”
这个意思是：
如果你直接用字符串方式 split("。") 来切句，虽然能把句子拆开，但BERT tokenizer 是按子词（subword）来切的，不是按字或句子切的，所以它的 token 和你切出来的句子之间的位置是对不上的。
📘 举个完整的例子
假设我们有如下文本：
text = "我今天很开心。我去公园玩了。"
这句话可以分成两个句子：
- 句子1: “我今天很开心。”
- 句子2: “我去公园玩了。”
🪓 方法一：直接字符串切割
sentences = text.split("。")
print(sentences)
# 输出：["我今天很开心", "我去公园玩了", ""]
这样切割是按标点符号分割，没有考虑模型如何分词，也没有位置信息。
🤖 方法二：用 BERT tokenizer 看 token
from transformers import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")inputs = tokenizer(text, return_offsets_mapping=True)token_ids = inputs['input_ids']
offsets = inputs['offset_mapping']tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(token_ids)for t, o in zip(tokens, offsets):print(f"{t}\t{o}")
输出可能类似于：
[CLS] (0, 0)
我 (0, 1)
今天 (1, 3)
很 (3, 4)
开 (4, 5)
心 (5, 6)
。 (6, 7)
我 (7, 8)
去 (8, 9)
公园 (9, 11)
玩 (11, 12)
了 (12, 13)
。 (13, 14)
[SEP] (0, 0)
这些内容解释如下：
| Token | 位置(offset) | 字符 |
|---|---|---|
我 | (0, 1) | 第1个字符 |
今天 | (1, 3) | 第2~3字符 |
很 | (3, 4) | 第4个字符 |
开心 | (4, 6) | 第5~6字符（两个 subword） |
。 | (6, 7) | 第7个字符 |
我 | (7, 8) | 第8个字符 |
| …… | …… | …… |
❗️核心问题来了
如果你用字符串切割法（如 split("。")），你拿到的句子：
"我今天很开心"（长度是 6）"我去公园玩了"（长度是 6）
你不知道这些句子在 tokenizer token 中的具体 token index 区间。你没法知道：
- 第1句在哪些 token 上？是 token[1] 到 token[6] 吗？
- 第2句是哪几号 token？中间有没有 subword 被切断？
所以你也就无法做下面这些操作：
| 应用 | 你无法做的事 |
|---|---|
| 拿第1个句子的 BERT embedding | 不知道 token 区间 |
| 句子粒度的嵌入或检索 | 分不清句子 token 边界 |
| 还原原文字符位置 | 没有 offset 映射 |
✅ 正确做法：用 tokenizer 的 offset_mapping
inputs = tokenizer(text, return_offsets_mapping=True)
这个 offset_mapping 会告诉你每个 token 是原始字符串的哪一段，就可以：
- 精确知道哪个 token 属于哪个句子
- 按 token 精准切句（比如用 “。” 的 token ID 找句号）
- 保留 token 到原文字符的映射（恢复很方便）
📌 总结一句话
如果你只按字符串分句，你得到的是「字符级别」的句子，没有办法和 BERT 的「token 索引」或「subword 切分」对得上，也就没法拿句子级别的 embedding 或用于模型输入。
BERT 的「token 索引」或「subword 切分」分别是指什么
📌 1. 什么是 BERT 的「token 索引」？
简单说，token 索引就是：
BERT 把你原始的文本转成一串「数字 ID」，每个词（或子词）对应一个编号（index），模型是处理这串数字的。
举个例子：
from transformers import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
text = "我去上学。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
print(tokens) # ['我', '去', '上', '学', '。']
print(ids) # [2769, 1343, 677, 2110, 511]
上面这段的意思是：
| token | ID（token 索引） |
|---|---|
| 我 | 2769 |
| 去 | 1343 |
| 上 | 677 |
| 学 | 2110 |
| 。 | 511 |
这些 token ID 就是所谓的“token 索引”，它是 BERT 处理的输入。
🧩 2. 什么是「subword 切分」？
这才是重点！
BERT 的 tokenizer（特别是 WordPiece tokenizer）不是按「词」切分，而是：
把词分成更小的「子词」（subword），目的是让它能处理「没见过的词」。
比如英语句子：
text = "unbelievable"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens) # ['un', '##bel', '##ievable']
意思是：
un：是前缀##bel：子词，“##” 表示它是前一个词的一部分##ievable：也是词尾一部分
在中文里也会出现 subword，比如：
text = "开发者"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens) # ['开发', '##者']
意思是：
| token | 是完整词吗？ |
|---|---|
| 开发 | 是 |
| ##者 | 不是，它是“开发”的后缀 |
这就是「subword 切分」的含义。
🚨 如果你直接用字符串切句，会遇到的问题是：
举个复杂例子：
text = "我是开发者。我热爱AI。"
tokens = tokenizer.tokenize(text)
# 输出示例: ['我', '是', '开发', '##者', '。', '我', '热', '爱', 'AI', '。']
现在假设你用 text.split("。") 得到两句：
- 句1 =
"我是开发者"（你以为这是 token[0:4]） - 句2 =
"我热爱AI"（你以为这是 token[5:8]）
但实际上：
"开发者"被拆成两个 token：开发,##者"AI"是一个完整 token，但 tokenizer 可能还拆成A,##I（看具体模型）
所以你切完的句子和 token 列表对不上号，你不知道：
- 句子的 token 起止 index 是多少？
- 哪些 token 是子词？
- 如何用 token ID 还原原句？
✅ 正确做法是：
inputs = tokenizer(text, return_offsets_mapping=True)
tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(inputs['input_ids'])
offsets = inputs['offset_mapping']
你就可以得到：
- 每个 token 对应的原始字符起止位置（offset）
- 哪些 token 是在哪个句子里的（通过 offset 判断）
🔚 总结一句话
| 概念 | 含义 |
|---|---|
| token 索引 | 原始文本被 tokenizer 转成的一组 token ID（数字序列） |
| subword 切分 | 一个词可能被拆成多个子词，尤其是没见过的新词 |
如果你要做句子级别的 embedding / 检索 / 标注任务，一定要用 offset_mapping 对齐 token 和原文字符位置。