分词化（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的重要概念，它是将段落和句子分割成更小的分词（token）的过程。举一个实际的例子，以下是一个英文句子：I want to study ACA.
为了让机器理解这个句子，对字符串执行分词化，将其分解为独立的单元。使用分词化，我们会得到这样的结果:['I' ,'want' ,'to' ,'study' ,'ACA' ,'.']
将一个句子分解成更小的、独立的部分可以帮助计算机理解句子的各个部分，以及它们在上下文中的作用，这对于进行大量上下文的分析尤其重要。分词化有不同的粒度分类：词粒度（Word-Level Tokenization）分词化，如上文中例子所示，适用于大多数西方语言，如英语。字符粒度（Character-Level）分词化是中文最直接的分词方法，它是以单个汉字为单位进行分词化。子词粒度（Subword-Level）分词化，它将单词分解成更小的单位，比如词根、词缀等。这种方法对于处理新词（比如专有名词、网络用语等）特别有效，因为即使是新词，它的组成部分（子词）很可能已经存在于词表中了。
每一个token都会通过预先设置好的词表，映射为一个 token id，这是token 的“身份证”，一句话最终会被表示为一个元素为token id的列表，供计算机进行下一步处理。
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