tokenizer、tokenizer padding

StringTokenizer 是一个Java的类，属于 javautil 包，用来分割字符串和枚举类型StringTokenizer 构造方法1 StringTokenizerString str 构造一个用来解析 str 的 StringTokenizer 对象使用默认的分隔符空格quotquot；全文搜索引擎会用某种算法对要建索引的文档进行分析， 从文档中提取出若干 Token词元 ， 这些算法称为 Tokenizer分词器 ， 这些Token会被进一步处理， 比如转成小写等， 这些处理算法被称为 Token Filter词元处理器。

想要解决这个问题，就需要一个Tokenizer将连续的语音特征映射至离散的标签受文本预训练方法BERT的启发，语音表示学习模型HuBERT 2利用MFCC特征或者Transformer中间层表示的kmeans模型作为Tokenizer，将语音转换为离散的标签；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。

StringTokenizer类使用类，分析一个字符串并分解成可独立使用的单词StringTokenizer类有两个常用构造方法StringTokenizerString s为字符串s构造一个分析器使用默认的分隔符集合，即空格符；standard analyzer中，character Filter什么也没有做，Token Filters只是把英文大写转化为小写，因此Elasticsearch默认对大小写不敏感，下面主要介绍Tokenizer token分隔符把text分隔为tokenterm数据写入的时候会使用standard。

空格“”系统默认的构造函数只有一个实参，默认空格作为分隔符public StringTokenizerString theString你要定义自己的分隔符集合时，得加个参数public StringTokenizerString theString，String delimiters因为delimiters是复数。

tokenizer.tokenize

加载格拉菲菲特模型 要加载格拉菲特模型，你可以使用以下代码```python importtorch fromtransformersimportGPT2Tokenizer，GPT2LMHeadModel tokenizer=GPT2Tokenizerfrom_pretrained#39gpt2#39model=GPT2。

同时 Analyzer 三个部分也是有顺序的，从图中可以看出，从上到下依次经过 Character Filters ， Tokenizer 以及 Token Filters ，这个顺序比较好理解，一个文本进来肯定要先对文本数据进行处理，再去分词，最后对分词的结果。

然后一个或更多的TokenFilters可以应用在这个Tokenizer的输出上警告你必须在你的子类subclass中覆写override定义在这个类中的其中一个方法，否则的话Analyzer将会进入一个无限循环infinite loop中 StandardAnalyzer。

d Lexical Cast库用于字符串整数浮点数的字面转换e Regex 库正则表达式，已经被TR1所接受f Spirit库基于EBNF范式的LL解析器框架 g String Algo库一组与字符串相关的算法 h Tokenizer库把字符。

Tokenizer的意思是

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。

本节课主要涉及词法分析，将一段话使用分词器tokenizer 进行分词，关键是怎么分词分词的规则是啥一般我们会联想到正则文法进行匹配 如果正则满足不了呢等等一系列的问题在分词过程中我们需要有一个数学模型有限自动。

用这个类来分隔比较方便，用split一次分不开需要二层循环才能完成下面是用StringTokenizer分隔字符串的小例子，你看看String str = quotabc，defgh，ijklm，no，pqr，stquotStringTokenizer st =。

alist小雅替换token如下1首先，我们使用tokenizer的encode方法将句子转换为一个token序列，其中add_special_tokens=False表示不添加特殊的起始和结束标记2然后，我们使用tokenizer的convert_tokens_to_ids方法将新的token。

quottokenizerquot quotngram_tokenizerquot quottypequot quotnGramquot， quotmin_gramquot quot1quot， quotmax_gramquot quot1quot， quottoken_charsquot quotletterquot， quotdigitquot， quotpunctuationquot。

StringTokenizer fenxi = new StringTokenizerdigitMess， quot*quot代码 1创建 fenxi，用*做分隔标记解析 digitMess 中的单词 int number = 0代码2fenxi 调用 countTokens方法返回单词数量 double sum=0。