Tokenization 思路对比

体验Word、Character、Subword三种思路在词表大小与序列长度上的权衡

2026秋季学期, 自然语言处理, liujiehai@nuist.edu.cn

1. Word-level (词级)

按完整词切分
序列长度 (Tokens): 0
序列长度: 极短 (高效率) 词表体积: 极高 (容易OOV)

2. Character-level (字/字符级)

按单字/字母切分
序列长度 (Tokens): 0
序列长度: 极长 (计算慢) 词表体积: 极小 (无OOV)

3. Subword-level (子词级)

BPE / WordPiece 混合
序列长度 (Tokens): 0
序列长度: 适中 词表体积: 可控 (平衡点)

权衡总结

切分思路 典型词表大小 平均序列长度 未登录词 (OOV) 风险 语义表达能力
Word-level 巨大 (50万 ~ 数百万) 最短 极高 (遇新词直接变成 [UNK]) 高 (词级语义明确)
Character-level 极小 (几百 ~ 数千) 最长 (计算消耗大) 几乎无 OOV 低 (单字母/片段缺乏独立语义)
Subword-level (主流LLM标配) 适中 (3万~15万) 适中 极低 (遇到罕见词回退到子词或字母) 高 (兼顾前缀、词根与词缀)