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常见的分词方法分类如下：
| 类型 | 名称 | 说明 | 优缺点 |
|---|---|---|---|
| 1️⃣ 基于空格/标点 | Word-level | 以空格或标点划分，如 "Hello, world!" → ["Hello", ",", "world", "!"] | ✅简单，❌无法处理新词，词表太大 |
| 2️⃣ 基于字符 | Character-level | 一个字符一个 token，如 "你好" → ["你", "好"] | ✅通用性好，❌序列太长 |
| 3️⃣ 子词级 | Subword-level （🔥主流） | 通过数据学习出词根、词缀、组合形式，如 "playing" → ["play", "ing"] | ✅处理 OOV、新词能力强，模型更稳定 |
| 4️⃣ 拼音/词干提取 | 特殊任务中使用 | 适合中文/特定语言，或搜索系统 | ✅提升特定语言效果 |
| 5️⃣ SentencePiece | 通用子词分词器（T5、XLNet） | 不依赖空格，用字符构建词表 | ✅适用于多语言、无空格语言（如中文） |
🔥 主流 NLP 模型用的分词方法
| 模型 | 分词方法 | 工具 |
|---|---|---|
| BERT | WordPiece | transformers 内置 |
| GPT/GPT-2 | Byte-Pair Encoding (BPE) | tokenizers |
| RoBERTa | BPE | tokenizers |
| T5 | SentencePiece | sentencepiece |
| 通义 Qwen | BPE + 中文词粒度优化 | 阿里自研 tokenizer |
| Baidu ERNIE | WordPiece + 中文增强 | 百度 PaddleNLP |
| OpenAI GPT-4 | tiktoken | 支持 byte-level 分词 |
🧠 重点解释：三大子词分词方法（subword）
| 方法 | 原理 | 应用模型 |
|---|---|---|
| ✅ WordPiece | 从大词拆小（优先匹配最长前缀） | BERT、ERNIE |
| ✅ BPE（Byte Pair Encoding） | 高频字符组合为子词 | GPT-2、RoBERTa、Qwen |
| ✅ SentencePiece | 无需空格，支持任意语言，直接从字符训练 | T5、ALBERT、XLNet |
🔍 示例：将 unhappiness 分词
-
WordPiece:
["un", "##happiness"] -
BPE:
["un", "happi", "ness"] -
SentencePiece:
["▁un", "happiness"]
🧪 中文分词特别注意：
中文没有空格，不像英文那样天然有“词界限”。
-
🔸 原始中文可以用
jieba（规则+词典） -
🔸 大模型（如 BERT 中文版）用的是字符级 + WordPiece
-
🔸 最新模型（如通义、百川）会特别训练 tokenizer，更好处理“你是谁” vs “你是 谁”
📦 工具推荐（直接用）：
| 工具库 | 特点 |
|---|---|
🤗 transformers | 预训练模型自带 tokenizer |
tokenizers | 更底层，可自定义训练 tokenizer |
sentencepiece | 训练 T5 / BERT tokenizer |
jieba | 中文规则分词，适合快速试验 |
✨ 总结口诀：
英文分词有空格，中文分词靠模型；WordPiece 拆词根，BPE 合字符；SentencePiece 全自动，不挑语种最灵活。