tokenizers、stringbuilder的常用方法

1、要将其作为一个整洁的数据集来处理，还需要将句子转化成文更加基本的格式 此函数使用 tokenizers 包将原始数据框中的每一行文本分隔为标记默认标记化用于单词，但其他选项包括字符，ngram，句子，行，段落或正则表达式模式。

2、原因 有说是词典太大，耗时hours才加载出来我也没有真的等到过暂时的解决办法参考于。

3、如果你的txt里的句号是统一的，也就是说，如果用号的话，就是所有的都是号，如果用的是号，就都是的话，你这应该是比较好做的吧先检测如果有号，就用分割，如果有号就用分割如果是混合的，就是有号。

4、shasMoreTokens，返回值 条件是s对象里的hasMoreTokens方法是否有返回值，返回值则输出 outprintlnsnextTokenoutprintlnquotltbrquot。

5、tokenizerschar_separatorltchar sepkeep_empty_tokenstokenizers tokensstr， sepfor tokenizersiterator tok_iter = tokensbegin tok_iter ！= tokensend。

6、在过去的几周里，我们对 transformers 和tokenizers 库进行了一些改进，目的是让从头开始训练新的语言模型变得更加容易。

7、我们使用bert的时候经常会用到huggingface中的tokenizers进行文本分词，其中有很多函数， tokenizertokenize tokenizer，convert_tokens_to_ids。

8、Tokenizers是Hugging Face开发的一个高效的文本分词库，用于将自然语言文本分割成单个的标记tokens，以便用于自然语言处理任务中，如文本分类命。

9、solr中的Analyzers， Tokenizers，和Token Filters详解，除注释，删除一个特定的字符和取代它与另一个字符，在索引的时候以及在查询时，您可能需要做一些上。