Tokenization
分词在 NLP 中又称为 Tokenization。tokenization是一种重要的预处理步骤。它是将输入文本分解为更小的部分或“令牌（Token）”的过程。这些令牌可以是单词、字符或子词。Tokenization的主要目的是将文本数据分解为更易于理解和分析的部分。
最基本的tokenization就是把每一个单词看成一个token，然后对其进行编号。这种编码方式十分符合人类语言习惯，因为人类语言也经常以单词为单位进行交流。然而，这并不一定是最合理的编码方式。例如，对于像中文这样的语言，单词之间没有明显的分隔符，因此单词级别的tokenization可能不是最佳选择。此外，有些情况下，我们可能需要考虑到词汇的语义信息，这时候就需要使用到词嵌入（word embedding）等技术。
方法
tokenization的几种类型和它们在NLP中的应用。
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单词级别的Tokenization：这是最常见的一种tokenization方式，就是将文本分解为单词。这种方式适用于英文等单词之间有明显分隔符的语言。例如，句子"The cat is on the mat."经过单词级别的tokenization后，会被分解为
["The", "cat", "is", "on", "the", "mat", "."]。 -
字符级别的Tokenization：这种方式是将文本分解为字符。这种方式对于某些特定的任务可能更有用，例如文本生成、语音识别等。例如，单词"cat"经过字符级别的tokenization后，会被分解为
["c", "a", "t"]。 -
子词级别的Tokenization：这种方式是将文本分解为子词或词素。这种方式在处理像中文这样的语言时特别有用，因为中文没有明显的单词分隔符。此外，子词级别的tokenization也可以帮助我们处理未知词或罕见词。例如，单词"unhappiness"可以被分解为
["un", "happiness"]。
在实际应用中，我们可能会根据任务的需求和数据的特性，选择不同的tokenization方式。例如，对于情感分析这样的任务，我们可能会选择单词级别的tokenization，因为单词是情感的主要载体。而对于机器翻译这样的任务，我们可能会选择子词级别的tokenization，因为这可以帮助我们更好地处理未知词和罕见词。
此外，我们还需要注意到，tokenization只是NLP预处理的第一步。在tokenization之后，我们还需要进行其他的预处理步骤，例如去除停用词、词干提取、词形还原等，以便我们更好地理解和分析文本数据。
Byte Pair Encoding
当然可以。byte-pair encoding (BPE) 是一种用于自然语言处理的子词级别的 tokenization 方法，它可以有效地处理未知词和罕见词。
