SentencePiece和 WordPiece tokenization 的含义和区别
SentencePiece 和 WordPiece 都是常用的分词（tokenization）技术，主要用于自然语言处理（NLP）中的文本预处理，尤其是在处理大规模文本数据时。它们都基于子词（subword）单元，能够将未登录词（out-of-vocabulary, OOV）拆分成已知的子词单位，从而改善语言模型的鲁棒性和处理能力。
1. WordPiece Tokenization
WordPiece 是由 Google 提出的分词方法，最初用于其 BERT 模型。它的核心思想是通过一个词汇表将词语分解成更小的单元（子词）。其工作原理如下：
- 构建词汇表：首先，从大量的文本数据中统计所有的词频。然后，通过一个合并操作（通常是基于最大似然估计）将最频繁的字符对（char-pairs）合并成新的子词单元。例如，将 “low”
