分词是NLP和大型语言模型处理文本的第一步。本文系统介绍了分词的基本概念详细解析了英文和中文的分词方法包括词级、字符级和子词级分词的原理与区别。特别强调了子词级分词如BPE、WordPiece在解决OOV问题和保留语义结构方面的优势尤其适合中文大模型。对于想要学习大模型的小白和程序员本文提供了一个从零开始构建分词知识框架的实用指南。1、 分词概述文本需要经过预处理才可以输入模型进行处理过程如下图所示分词Tokenization 是将原始文本切分为若干具有独立语义的最小单元即词元token的过程。词表Vocabulary 是由语料库构建出的、包含模型可识别token 的集合。词表中每个token都分配有唯一的 ID并支持 token 与 ID 之间的双向映射。构建词汇表的过程首先将训练集中的全部文本分词成独立的词元然后将这些词元按宝母顺序进行排列并删除重复的词元:接下来将唯一的词元聚合到一张词汇表史。该词汇表定义了每个唯一的词元到唯一的整数值的映射。2 、英文分词按照分词粒度的大小可分为词级Word-Level分词、字符级Character-Level分词和子词级Subword‑Level分词。词级分词词级分词是指将文本按词语进行切分是最传统、最直观的分词方式。在英文中空格和标点往往是天然的分隔符。优点 便于理解和实现缺点 容易出现 OOVOut Of Vocabulary未登录词问题。所谓 OOV是指在模型使用阶段输入文本中出现了不在预先构建词表中的词语常见的包括网络热词、专有名词、复合词及拼写变体等。由于模型无法识别这些词通常会将其统一替换为特殊标记如 从而导致语义信息的丢失影响模型的理解与预测能力。词表由于长尾效应会非常大包含很多稀有词存储训练成本高且稀有词很难学好。同一个词不同形态语义相近会被当做不同词。字符级分词字符级分词Character-level Tokenization是以单个字符为最小单位进行分词的方法文本中的每一个字母、数字、标点甚至空格都会被视作一个独立的 token。优点 词表仅由所有可能出现的字符组成因此词表规模非常小覆盖率极高几乎不存在 OOVOut-of-Vocabulary问题。无论输入中出现什么样的新词或拼写变体只要字符在词表中都能被表示出来。缺点 单个字符本身语义信息极弱模型必须依赖更长的上下文来推断词义和结构这显著增加了建模难度和训练成本。此外输入序列也会变得更长影响模型效率。子词级分词子词级分词是一种介于词级分词与字符级分词之间的分词方法它将词语切分为更小的单元——子词subword例如词根、前缀、后缀或常见词片段。优点 与词级分词相比子词分词可以显著缓解OOV问题与字符级分词相比它能更好地保留一定的语义结构。常见子词分词算法 BPEByte Pair EncodingWordPieceUnigram Language Model3 、中文分词字符级分词将文本按照单个汉字进行切分文本中的每一个汉字都被视为一个独立的 token。优点 汉字本身通常具有独立语义因此字符级分词在中文中具备天然的可行性。相比英文中的字符分词中文的字符分词更加“语义友好”。词级分词词级分词是将中文文本按照完整词语进行切分的传统方法切分结果更贴近人类阅读习惯。由于中文没有空格等天然词边界词级分词通常依赖词典、规则或模型来识别词语边界。子词级分词虽然中文没有英文中的子词结构如前缀、后缀、词根等但子词分词算法如 BPE 仍可直接应用于中文 。它们以汉字为基本单位通过学习语料中高频的字组合如“自然”、“语言”、“处理”自动构建子词词表。这种方式无需人工词典具有较强的适应能力。在当前主流的中文大模型如通义千问、DeepSeek中子词分词已成为广泛采用的文本切分策略。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取