В BERT токен — это минимальная единица текста, на которую модель разбивает входную последовательность для обработки. Токены могут быть словами, частями слов или даже отдельными символами.
Какие виды токенизации ты знаешь? Плюсы и минусы каждого.
В BERT токен — это минимальная единица текста, на которую модель разбивает входную последовательность для обработки. Токены могут быть словами, частями слов или даже отдельными символами.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
В BERT токен — это минимальная единица текста, на которую модель разбивает входную последовательность для обработки. Токены могут быть словами, частями слов или даже отдельными символами.
Основные варианты токенизации в BERT:
- WordPiece токенизация — наиболее распространённый метод в BERT. Текст разбивается на подслова, которые встречаются в словаре модели. Если слово неизвестно, оно разбивается на более мелкие части, что помогает обрабатывать редкие и новые слова.
- Basic Tokenizer — предварительный этап, который разбивает текст на слова и знаки препинания, нормализует текст (например, приводит к нижнему регистру).
- SentencePiece — альтернативный метод токенизации, который используется в некоторых моделях, похожих на BERT, и основан на статистическом разбиении текста.
Таким образом, токенизация в BERT — это процесс разбиения текста на подслова (токены), которые затем преобразуются в числовые индексы для подачи в модель.