说在前面

突然发现这两个文件是由区别的，之前傻傻的把两个文件都下载到模型里面了，transformers工具包使用bert加载分词器时并不是都需要这两个文件的，而是工具加载器类型类具体决定的。

vocab.txt 的作用

• 词汇表文件，通常是一个纯文本文件，其中列出了模型使用的所有词汇（Token）。
• 在 BERT 和类似的模型中，vocab.txt 是必需的，因为它包含了从输入文本到模型输入的映射（即词汇到 ID 的映射）。
  • 例如，对于一个分词器，它会将 "hello" 映射到一个 ID（如 1012），并通过这种方式来执行文本的分词。
• vocab.txt 是传统的分词器（如 BertTokenizer）的核心文件，加载分词器时，分词器会根据这个词汇表来进行分词。

tokenizer.json 的作用

• tokenizer.json 文件通常是由 Fast Tokenizer（如 BertTokenizerFast）生成的，它包含了分词器的详细配置信息。
  • tokenizer.json 包含的不仅仅是词汇表，还包括分词器的一些算法配置、特殊字符的映射、字节对编码（BPE）相关的合并规则等。
  • Fast Tokenizer 使用 tokenizers 库，它是一个专为高效文本处理设计的库，能加速分词的过程。
  • 当你使用 BertTokenizerFast 这样的 Fast 版本时，tokenizer.json 会被生成，并且通常会保存为一个文件。

加载分词器时使用哪个文件？

• 对于传统的 BertTokenizer（非 Fast 版本），加载分词器时，主要使用 vocab.txt 文件。这个文件是必须的，它包含了词汇和其对应的 ID。
  • BertTokenizer 加载时，不会使用 tokenizer.json，因为传统版本的分词器只依赖于 vocab.txt。
• 对于 BertTokenizerFast（Fast 版本），它会使用 tokenizer.json 文件，且这个文件是通过 tokenizers 库生成的。虽然它也会依赖 vocab.txt 文件来获取词汇信息，但 tokenizer.json 文件则包含了更多细节（如合并规则、特殊字符处理等）。

为什么你训练后的模型没有 tokenizer.json 文件？

• 如果你使用的是传统的 BertTokenizer 进行训练，模型保存后就不会包含 tokenizer.json，只会包含 vocab.txt 和其他一些配置文件。
• 如果你希望生成 tokenizer.json，你需要使用 Fast Tokenizer，比如 BertTokenizerFast，这种情况下，分词器会在保存时自动生成 tokenizer.json 文件。

是否需要同时使用 tokenizer.json 和 vocab.txt？

• 不需要同时使用 tokenizer.json 和 vocab.txt，它们的作用不同，且它们通常并不同时存在于一个模型的保存目录中。
  • 传统的 BertTokenizer 只需要 vocab.txt。
  • Fast Tokenizer（如 BertTokenizerFast）需要 tokenizer.json，但也会使用 vocab.txt。

加载分词器时的代码

无论你是否有 tokenizer.json 文件，加载分词器的代码都类似，区别在于你使用的是哪种类型的分词器：

• 对于传统的 BertTokenizer：

  from transformers import BertTokenizertokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")  # 加载词汇表和配置文件
  

• 对于 BertTokenizerFast（如果使用了 Fast 版本）：

  from transformers import BertTokenizerFasttokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-uncased")  # 加载tokenizer.json及vocab.txt
  

在 Fast Tokenizer 的情况下，tokenizer.json 会被自动加载，但你仍然需要确保保存了 vocab.txt 文件，因为它包含了词汇表。

总结：

• vocab.txt 是传统分词器（如 BertTokenizer）所必需的文件，加载时会使用该文件。
• tokenizer.json 是 Fast Tokenizer（如 BertTokenizerFast）的核心文件，包含更多的配置和细节，但不是必需的（只有 Fast Tokenizer 才会使用）。
• 如果你训练的是传统的 BertTokenizer，那么只有 vocab.txt 文件即可，没有 tokenizer.json 文件也没有问题。
• 如果你希望生成 tokenizer.json 文件，需要使用 Fast Tokenizer（如 BertTokenizerFast）。