在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）系统中，如何将原始文本转化为模型可理解的形式，是一个基础但至关重要的问题。在这个过程中，有两个核心概念经常被提及：分词（Tokenization）和分块（Chunking）。尽管它们听起来相似，且都涉及对文本的切分，但它们的目标、方法和应用场景存在本质区别。本文将从技术角度出发，结合实际应用背景，对这两个概念进行系统性的对比分析。
首先，我们从定义入手。
什么是分词（Tokenization）？
分词是文本预处理的第一步，指的是将连续的文本流拆分为更小的、有意义的单元，这些单元被称为“token”（标记或词元）。例如，在英文中，句子 “I love AI research” 可能被分词为四个 token：[“I”, “love”, “AI”, “research”]。而在中文中，由于词语之间没有空格分隔，分词更具挑战性，需要依赖语言模型或规则来识别词边界，比如将“我喜欢人工智能研究”切分为 [“我”, “喜欢”, “人工智能”, “研究”]。
分词的核心目标是为后续的模型输入做准备。现代大语言模型（如 GPT、BERT 等）都是基于 token 来进行训练和推理的。因此，分词的质量直接影响模型的理解能力和生成效果。
常见的分词方法包括：
• 基于空格的切分（适用于英文等空格分隔语言）
• 基于规则或词典的方法（如 Jieba 分词用于中文）
• 子词分词（Subword Tokenization），如 Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece、SentencePiece 等，这类方法能在词汇表大小和未登录词（OOV, Out-of-Vocabulary）处理之间取得良好平衡。
值得注意的是，分词是一个底层、结构化的操作，通常由 tokenizer 工具自动完成，其输出是模型可以直接处理的 token 序列。
那么，什么是分块（Chunking）呢？
与分词不同，分块通常发生在更高层次的语义处理阶段。它的主要目的是将文本划分为逻辑上连贯的片段或“块”（chunks），以便于信息组织、记忆管理或上下文处理。例如，在构建检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统时，我们常常需要将一篇长文档分割成若干个语义完整的段落，每个段落作为一个 chunk 被存入向量数据库，供后续检索使用。
一个典型的 chunk 可能包含几个句子，长度通常在 100 到 512 个 token 之间，具体取决于应用场景和模型的上下文窗口限制。分块的关键在于保持语义完整性，避免在句子中间或关键概念处断裂。
常见的分块策略包括：
• 按固定 token 数量滑动窗口切分（Fixed-size sliding window）
• 基于句子边界或段落结构的语义切分（Sentence-aware or paragraph-based chunking）
• 使用文本分割算法（如 Recursive Character Text Splitter）
• 更高级的方法还会结合语义相似度或主题一致性来优化 chunk 边界
可以看出，分块更关注语义单元的完整性，而不仅仅是语法或字符层面的切分。
关键差异总结
| 维度 | 分词（Tokenization） | 分块（Chunking） |
|---|---|---|
| 目标 | 将文本转化为模型可处理的基本单元 | 将文本组织为语义连贯的信息片段 |
| 层级 | 低层预处理步骤 | 高层信息组织手段 |
| 单元大小 | 通常是词、子词或字符级 | 通常是句子或段落级 |
| 关注点 | 语法结构、词汇边界 | 语义连贯性、上下文完整性 |
| 典型应用场景 | 模型输入编码、训练数据准备 | 文档检索、长文本处理、RAG 系统 |
| 是否可逆 | 一般不可逆（尤其使用子词时） | 通常可逆（chunk 可重新拼接） |
实际应用中的协同关系
在真实的 AI 系统中，分词和分块往往是协同工作的。例如，在一个典型的 RAG 流程中：
- 首先对原始文档进行分块，将其划分为多个语义完整的文本片段；
- 然后对每个 chunk 进行分词，以便输入到嵌入模型（embedding model）中生成向量表示；
- 在查询阶段，用户的提问也被分词并编码，用于在向量库中检索最相关的 chunk；
- 最终，这些 retrieved chunks 被重新分词并送入生成模型，产出回答。
由此可见，分词是“微观”层面的语言建模基础，而分块是“宏观”层面的信息组织策略。两者相辅相成，缺一不可。
结语
在实际项目中，很多人会对这两个概念混淆使用。比如，有人认为“把文档切成一段段就是分词”，这其实是把分块误当成了分词。这种误解可能导致技术方案设计上的偏差。举个例子，如果在构建知识库时只按固定字符数粗暴切分，而不考虑语义边界，那么检索出的 chunk 很可能缺少上下文，导致生成结果不准确。
另一方面，随着大模型上下文长度的不断扩展（如 GPT-4 Turbo 支持 128K token），是否还需要精细分块？我的看法是：即便上下文变长，合理的分块依然重要。因为过长的输入不仅增加计算成本，还可能稀释关键信息的注意力权重。更重要的是，向量检索的效果高度依赖于 chunk 的语义质量，而不是数量。
分词与分块，虽一字之差，却代表了 AI 文本处理中两个不同层次的技术路径。理解它们的本质差异，有助于我们在设计 NLP 系统时做出更合理的技术选型。简单来说：
•分词是“怎么读”文本的基础，
•分块是“怎么用”文本的策略。
在未来，随着多模态和长上下文模型的发展，这两项技术仍将持续演进。但我们作为技术人员，始终要回到问题的本质：我们想要模型理解什么？如何让机器更好地组织和利用语言信息？这才是推动技术进步的根本动力。
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