Token与时空碎片的对比

Token, 时空碎片, 自然语言处理, 深度学习, Transformer, 知识图谱, 计算机视觉

1. 背景介绍

在当今数据爆炸的时代，信息处理和理解能力成为人工智能领域的核心挑战。自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 作为人工智能的两大支柱，在处理文本和图像数据方面取得了显著进展。然而，无论是 NLP 还是 CV，都面临着如何有效地捕捉和利用数据中的语义和结构信息的问题。

Token，作为文本处理的基本单位，被广泛应用于 NLP 任务中。它可以是单个单词、子词或字符，用于将文本序列分解成更小的、可处理的片段。时空碎片则是一种更抽象的概念，它试图捕捉文本或图像中时间和空间关系的信息。

2. 核心概念与联系

2.1 Token

Token 是 NLP 中的基本单位，用于将文本序列分解成更小的片段。常见的 Token 化方法包括：

• Word Tokenization: 将文本序列分割成单词。
• Subword Tokenization: 将单词分割成更小的子词，例如 Byte Pair Encoding (BPE)。
• Character Tokenization: 将文本序列分割成单个字符。
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