nlp中tokenizer用法

1，将文本转换为标记：

• 将输入文本分解成一系列标记（tokens），这些标记可以是单词、子词、字符等。
• 例如，句子 "Hello, world!" 可以被分解为 ["Hello", ",", "world", "!"]。

2，为模型准备输入：

• 生成的标记可以进一步转换为模型需要的格式，如索引序列、张量等。
• 例如，在词嵌入（word embeddings）模型中，标记可以映射到对应的嵌入向量。

• class ExampleTokenizer:
      def __init__(self, vocab):
          self.vocab = vocab
  
      def tokenize(self, text):
          # 简单的基于空格的分词器
          tokens = text.split()
          return tokens
  
  # 示例词汇表
  vocab = ["hello", "world", "this", "is", "a", "test"]
  
  # 创建分词器实例
  tokenizer = ExampleTokenizer(vocab)
  
  # 使用分词器进行分词
  text = "hello world this is a test"
  tokens = tokenizer.tokenize(text)
  
  print(tokens)  # 输出 ['hello', 'world', 'this', 'is', 'a', 'test']