BERT如何处理复杂的文本分词过程

BERT处理复杂的文本分词过程主要分为以下几个步骤，这些步骤有助于将原始文本转换为模型可以处理的数值化表示：
文本清洗：
在分词之前，BERT首先会对输入的文本进行清洗，去除不必要的字符、标点符号、特殊符号等。这一步是为了确保模型能够专注于文本的主要内容，提高分词和后续任务的准确性。
分词器选择：
BERT在源码中提供了两种分词器：BasicTokenizer和WordpieceTokenizer。另外，还有一个FullTokenizer，它是两者的结合。
BasicTokenizer：主要执行初步的分词，包括将文本转换为unicode、去除异常字符、处理中文（如果是中文文本的话）、空格分词等步骤。
WordpieceTokenizer：在BasicTokenizer的基础上，对得到的token进行进一步的分词，以生成最终的子词单元。
WordPiece分词：
WordPiece是一种基于贪心算法的子词划分方法。它试图找到一个最优的子词划分，使得词汇表中的单词和子词的总数最少。这样，即使是罕见的单词也能被分解为已知的子词单元，从而提高模型的泛化能力。
特殊标记添加：
在BERT的输入中，会添加一些特殊的标记（tokens），如[CLS]（用于分类任务的句子表示）、[SEP]（用于分隔不同的句子或文本片段）、[MASK]（用于Masked Language Model任务中的单词掩码）等。这些特殊标记有助于模型理解文本的结构和上下文信息。
位置编码：
由于Transformer模型不依赖于单词的顺序信息，BERT通过添加位置编码来捕捉文本中的位置信息。位置编码是一个与输入序列长度相同的向量序列，其中每个位置向量都是唯一的，用于表示输入序列中不同位置的单词或子词。
嵌入层处理：
经过分词和特殊标记添加后，BERT会将每个子词单元通过嵌入层转换为一个固定维度的向量表示。这个嵌入层通常是一个预训练的词嵌入矩阵，它可以将子词单元映射到向量空间中。此外，BERT的嵌入层还包括了位置编码和分段编码（如果有的话），这些编码会与词嵌入进行相加或拼接，以形成最终的输入表示。
序列截断或填充：
由于BERT模型对输入序列的长度有一定的限制（例如BERT-base的最大长度通常为512个tokens），因此在预处理过程中需要对输入序列进行截断或填充。如果输入序列过长，则需要截断掉超出最大长度的部分；如果输入序列过短，则需要使用[PAD]标记进行填充，以确保所有输入序列的长度都相同。
通过上述步骤，BERT能够有效地处理复杂的文本分词过程，将原始文本转换为模型可以处理的数值化表示，为后续的自然语言处理任务提供有力的支持。