tokenize embeding word2wec...词表，词嵌入，分词...都是干什么的

在NLP任务中，输入的大多是一个句子，多个句子组成一个batch。模型本身不能直接处理文本，所以需要先把文本转化成数字。流程大多数是：
分词->构建词表->词嵌入

• 分词
  分词是将一个句子拆分成一个个单词/短语，这些单词/短语称为token，分词被叫做tokenize。
  tokenize的粒度有word/char/subword三个层级。
  一个token并不一定是一个单词，也可能是一个后缀、前缀、字符等。比如对于句子'I love nature language processing'，分词后是'I', 'love', 'nature', 'language', 'processing'，也有的会把'processing'分成'process', 'ing'。
  最常用的三种tokenize算法：BPE（Byte-Pair Encoding），WordPiece和SentencePiece
  这里详解

• 构建词表
  词表的作用是，把一个token映射为一个整数，也就是记录token和数字的对应关系，比如'I'对应105。该整数随意，无关紧要，不同的token别重复了就行。

• 词嵌入
  把一个整数转换成一个n维向量，输入模型的就是这个向量，方法有word2vec，glove等。现在多用的是torch.nn.Embedding。

词表和词嵌入权重，一定要在训练完毕后保存下来，推理必须使用和训练相同的词表、词嵌入。