Embedding 不是分词器（Tokenizer），但它们经常配合使用。
1. 分词器（Tokenizer）和 Embedding 的区别
| 概念 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 分词器（Tokenizer） | 把文本拆成 单词、子词或字符 | "今天的天气很好" → ["今天", "的", "天气", "很好"] |
| Embedding（嵌入模型） | 把文本转换成向量，让计算机能理解 | ["今天", "的", "天气", "很好"] → [[0.1, 0.2, ...], [0.3, 0.4, ...], ...] |
2. 关系：分词器是 Embedding 的前处理步骤
Embedding 需要输入数字化的数据，但文本是字符串，计算机无法直接处理。
所以，分词器先把文本拆开，变成单词或子词，然后 Embedding 把它们转换成向量。
示例：BERT 模型
- 原始文本：
"今天的天气很好" - 分词器（Tokenizer）拆分：
["今天", "的", "天气", "很", "好"] - 转换为 ID（词典索引）：
[1023, 15, 785, 230, 99] - Embedding 转换为向量：
[[0.12, 0.98, -0.5, ...], [0.3, 0.1, 0.8, ...], ...]
3. 真实案例：Transformer（BERT / GPT）工作流程
步骤 1：分词器 (Tokenizer)
句子 → 词汇 ID步骤 2：Embedding
词汇 ID → 词向量（高维空间表示）步骤 3：Transformer 计算
输入到 Transformer 模型（BERT、GPT），进行深度学习计算
4. 结论
- 分词器（Tokenizer） = 处理文本，拆成单词或子词
- Embedding = 把单词转换成向量，让计算机能理解
- 分词器 + Embedding 结合，才能让 AI 理解语言
