Transformer 模型在自然语言处理领域取得了显著的成果，其中分词（Segmentation）是自然语言处理的基础步骤之一。本文将介绍如何使用 Transformer 进行分词。

1. 简介

分词是将连续的文本序列切分成有意义的词汇序列的过程。在 Transformer 模型中，分词通常是通过预训练的语言模型来完成的。

2. Transformer 分词步骤

  1. 数据准备：收集大量的文本数据，用于预训练 Transformer 模型。
  2. 预训练：使用大规模文本数据对 Transformer 模型进行预训练，使其能够理解语言的规律。
  3. 微调：将预训练的模型在特定任务上进行微调，例如分词任务。
  4. 分词：使用微调后的模型对新的文本进行分词。

3. 示例

以下是一个简单的分词示例：

输入：我爱北京天安门
输出：我/爱/北京/天安门

4. 相关资源

想要了解更多关于 Transformer 分词的信息，可以阅读以下文章：

Transformer 模型架构图