Tokenizer
在开始学习 NLP 相关知识之前，先要学习一个叫 Tokenizer 的概念，这可谓是所有 NLP 模型开始训练前需要做的一个步骤，那么 Tokenizer 是什么？
在计算机处理一行语句的时候，我们给其输入一个 String，计算机实际上是很难进行处理的，所以我们希望把这么一个 String，把他的每一个字或者每一个词切分开，并且转换成一个数字（用数字来进行表示），也就是一个 ID。
Tokenizer 翻译过来叫切词器，其所做的事情就是这么一个事情。
如上图所示，有一个 String："站在人生的龍字路口，不知所措"。
然后将其按字切开，得到：" 站 在 人 生 的 龍 字 路 口 ， 不 知 所 措 "。
然后就应该进行查表了，应该会存在这么一个类似于字典的东西，该字典包含了很多常见的字或者是词，对于表中不存在的字词会使用一个特殊的标识 UNK 来进行表示。
最后将这些 token 转换成一个 int，也就是刚刚说的 ID。
这个说白了就是一个切词工具，因此我们不会自己写一个字典，直接引入 Hugging Face 已经写好的分词器训练模型，使用该模型训练一个分词器出来使用即可，Hugging Face 网页的链接如下：
Hugging Face 提供的 Tokenizer 工具；
点击链接进去可以发现如下：
使用 pip install tokenizers 命令即可进行下载，如果下载过程出错，那么就多下载几次，我也是第三次下载的时候一下就下载好了，突然的非常快我也不知道为什么，反正多试几次。
这里需要一个语料库，我是直接在百度上找了一本 txt 格式的小说文本放进代码中充当语料库了，如果你要使用的话应该也能这么做，百度搜索 "小说txt文件" 应该就能像我一样找到。
然后写上训练代码，用来训练我们的 tokenizer 分词器：
这里如果报错 Exception: stream did not contain valid UTF-8 ，将 txt 文件重新保存为 UTF-8 编码的形式即可。
运行之后在我们的 model_save 文件夹下出现一个 json 文件：
往下拉可以看到已经都分好各个词或者字的 ID 啦：
接下来进行一个测试：
分词结果如下：
可以看见各个词或者字都被切了出来，并且都各自拥有一个在训练过程中被分配好的 ID 值。
##开头的词是什么意思？
##开头表示这个词或者字不是一个完整的词或者字，其是一个词根（因为分词器啥语言都能分，这里我们使用的中文，因此其也有一个对应的所谓词根的操作），为了节省内存空间，tokenizer 会把一些常见词拆成更零碎的部分，通过这些更零碎的部分则可以拼接出更多的词来提高切词的成功率。
上述就是在自然语言处理中所经常使用的 Tokenizer 的概念与简单实现。