1一种解释 token令牌tokenize令牌化tokenizer令牌解析器 2另一种翻译是token可以翻译为“标记”，tokenize可以翻译为“标记解析”或“解析标记”，tokenizer可以翻译为“标记解析器”在编写词法分析器Lexer或语法分析器Parser的时候，除了Lexer和Parser这两个词会经常使用外，tokenize和toke。
import re str=quota = f1`MAXb， 00， 10 + 05quotprint resplit#39 +=+#39，str这样会多出一个#39#39，可以把最后一个字符串去掉print resplit#39 +=+#39，str1。
为了在BERT模型中实现文本蕴含任务，我们需要构建数据集，这包括对原始文本进行分词构造字典将文本转换为Token序列，并进行padding处理首先，使用BertTokenizer将文本序列tokenize到单词级别然后，通过vocabtxt文件建立词表，定义一个类来构建数据集，包括Token序列和Segment Embedding的输入在进行数据预。
使用 Keras 的 Tokenizer 函数将每个语句转化为一个单词 id 的序列使用该函数来标记化英文语句和法文语句函数 tokenize 返回标记化后的输入和类Padding 通过使用 Keras 的 pad_sequences 函数在每个序列最后添加零以使得所有英文序列具有相同长度，所有法文序列具有相同长度预处理流程 实现预处理函数。
Tokenizer是NLP任务中将自然语言文本转换为机器可理解的数字的步骤它是文本预处理的重要部分，通过将文本转化为tokens并使用唯一的tokens生成词汇表，每个tokens在词汇表中的ID作为数字表示该tokentokens可以是单词子单词或字符以下是将文本转换为数字的完整过程，但我们将重点放在tokenization模型阶段基于单词的toke。
Tokenize是将文本或语言转化为Token的过程这个过程通常包括将文本按照一定的规则切割成单词标点符号等语言元素，并可能进行一些额外的处理，如去除停用词转换为小写等例如，对于句子quotHello， world！quot，Tokenize的过程可能将其转化为一个Token序列quot#39Hello#39， #39，#39， #39world#39， #39！#39quotTokenizer是。
