当我们将查询输入到BERT时：深度解析与扩展

在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一种革命性的预训练模型，其强大的上下文理解能力为众多语言任务带来了显著的性能提升。当我们将查询或任意文本输入到BERT模型中时，其内部处理流程不仅复杂而且高度优化，旨在捕捉文本中的深层语义信息。以下是对这一过程的详细解析与扩展。

一、分词（Tokenization）：从文本到Token的精细划分

1.1 文本预处理的重要性

在将文本送入BERT之前，首要步骤是分词。这一步骤虽然看似简单，却对后续模型性能有着至关重要的影响。分词的目的在于将连续的文本字符串分解成一系列有意义的单元（即Token），这些单元可以是单词、子词（subword）或字符，具体取决于所使用的分词算法。对于英文等西方语言，分词相对直观，但对于中文等没有天然空格分隔的语言，则需要更复杂的算法如BERT使用的WordPiece算法。

1.2 BERT的分词机制

BERT采用WordPiece算法进行分词，该算法结合了字符级和词级信息的优势，通过最大化语言模型的对数似然概率来动态构建词汇表。在分词过程中，BERT不仅考虑了词汇的边界，还考虑了词汇在上下文中的用法，从而能够更准确地捕捉文本的含义。</