一、引言

在自然語言處理（NLP）中，文本數據的預處理是至關重要的一步。分詞器（Tokenizers）是將文本分割成單詞、短語或其他單元的工具，是文本處理的基礎。Hugging Face的Tokenizers庫提供了高效且靈活的分詞工具，支持多種預訓練模型的分詞需求。本文將深入講解Tokenizers庫的使用方法，包括分詞器的選擇、自定義分詞器和文本預處理技巧，幫助讀者掌握高效處理文本數據的方法。

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二、分詞器在自然語言處理中的作用

（一）文本分割

分詞器的主要作用是將文本分割成更小的單元（如單詞或字符），這些單元被稱為“token”。分詞是NLP任務的基礎，因為大多數模型處理的是分詞后的數據。

（二）提高效率

高效的分詞器可以顯著提高文本處理的速度，尤其是在處理大量數據時。Tokenizers庫提供了快速的分詞實現，支持并行處理和優化。

（三）支持多種模型

不同的NLP模型可能需要不同的分詞方式。Tokenizers庫支持多種預訓練模型（如BERT、G