BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的分词器通常使用子词级别的分词方法，其中最常用的分词器包括 WordPiece 和 SentencePiece。这些分词器用于将文本分成子词（subwords）或标记（tokens），以满足BERT的输入要求。
- WordPiece：
• WordPiece是最早被BERT使用的分词方法之一。
• WordPiece分词将单词分成子词级别的标记，通常是具有相对高频率的部分。
• WordPiece分词使用一个预定义的词汇表（vocabulary）来确定子词的划分。这个词汇表通常包含了高频词汇和一些子词。
• WordPiece分词常用于多种自然语言处理任务，适用于多语言和各种文本类型。 - SentencePiece：
• SentencePiece 是一种更灵活的分词工具，可以根据数据来学习分词模型，因此不依赖于固定的词汇表。
• SentencePiece可以自动学习子词划分，使其适用于各种语言和任务，包括非标准文本。
• 由于它的灵活性和自适应性，SentencePiece 在多语言和特定领域的NLP任务中越来越受欢迎。
BERT的分词器通常将文本分成子词级别的标记，每个标记对应于一个单词、部分单词或字符。这样的分词方法允许BERT处理多语言和非标准文本，以及在不同上下文中学到丰富的语义表示。在BERT的预训练阶段，分词器通常使用大规模文本数据集来学习。在微调BERT模型时，通常会使用相同的分词器来处理任务特定的文本数据。
