【自然语言处理 | NLP】“token“, “embedding“,“encoding“各自的区别分别是什么？_token embedding

一、前言

token：模型输入基本单元。比如中文BERT中，token可以是一个字，也可以是等标识符。

embedding：一个用来表示token的稠密的向量。token本身不可计算，需要将其映射到一个连续向量空间，才可以进行后续运算，这个映射的结果就是该token对应的embedding。

encoding：表示编码的过程。将一个句子，浓缩成为一个稠密向量，也称为表征，（representation），这个向量可以用于后续计算，用来表示该句子在连续向量空间中的一个点。理想的encoding能使语义相似的句子被映射到相近的空间。

二、详细介绍

2.1 token

在自然语言处理（NLP）中，“token” 是指文本中的一个基本单位，通常可以是一个单词、一个词组、一个标点符号、一个字符等，取决于文本处理的需求和方法。

将文本划分为若干个 token 是文本处理的第一步，这个过程被称为 “tokenization”。

在机器学习和深度学习中，文本通常需要转换成数字表示才能作为输入传递给算法进行处理。“token” 在这里通常指的是将文本中的每个单词或其他单位转换为对应的数字或向量表示的过程。

在一些文本处理任务中，例如文本分类、情感分析、命名实体识别等，将文本划分为 token 并进行数字表示是必要的预处理步骤。这样可以将文本数据转换为模型能够处理的数值形式，从而进行后续的特征提取、模型训练和预测等操作。

例如，下面的句子 “I love C++!” 可以被划分为以下三个 tokens: “I”, “love”, 和 “C++”。然后，这些 tokens 可以被转换为对应的数字或向量表示，例如使用词嵌入（word embedding）或 one-hot 编码等方法，以便在机器学习或深度学习模型中进行处理。

“Token” 在文本处理中起着重要的作用，它是将文本转换为可处理的数值形式的基本单位，对于构建高效和准确的文本处理模型具有关键性的作用。

2.2 embedding

在自然语言处理（NLP）中，“embedding”（词嵌入）是一种将文本中的单词或其他文本单位映射到连续向量空间中的表示方法。这种表示方式可以将文本中的单词或其他文本单位转换成实数向量，使得计算机可以对其进行处理。

词嵌入的目标是将文本中的单词表示成一组连续的向量，使得具有相似语义的单词在向量空间中的距离较近，而语义不相似的单词在向量空间中的距离较远。这种连续向量表示可以捕捉到单词之间的语义和语法关系，从而在文本处理任务中能够更好地表示词语之间的相似性和差异性。

词嵌入通常是通过在大规模文本语料库上进行训练得到的，其中包括了丰富的语义和语法信息。一种常见的词嵌入方法是 Word2Vec，它通过基于上下文的方法来学习单词的向量表示。另一种常见的词嵌入方法是 GloVe（Global Vectors for Word Representation），它通过基于全局共现信息的方法来学习单词的向量表示。

词嵌入在 NLP 中具有广泛的应用，例如在文本分类、情感分析、机器翻译、命名实体识别、问答系统等任务中，可以作为输入特征用于机器学习或深度学习模型。通过使用词嵌入，模型可以更好地处理文本数据，从而提高任务的性能和效果。

2.3 encoding

在深度学习中，“encoding”（编码）通常指的是将输入数据转换为低维度、紧凑表示的过程。这种编码通常用于降维、特征提取、特征表示等任务，旨在从高维度的输入数据中提取有用的特征，并将其转换为更简洁、更可表达的形式，以便用于后续的机器学习、模型训练等任务。

深度学习中的编码可以通过多种方式实现，例如自编码器（Autoencoder）、编码器-解码器（Encoder-Decoder）等。自编码器是一种神经网络结构，可以通过将输入数据映射到低维度的编码表示，并通过解码器将编码表示映射回原始输入数据，从而重构输入数据。编码器-解码器是一种用于生成模型的结构，其中编码器负责将输入数据映射到低维度的编码表示，解码器负责将编码表示映射回原始输入数据。

编码在深度学习中具有重要的作用，它可以用于从原始数据中提取有用的特征，减少数据维度，去除噪声和冗余信息，提高模型的泛化能力和效果。编码的选择和设计对于深度学习模型的性能和效果至关重要，合适的编码方式可以显著影响模型的学习能力和泛化能力。