Token序列（Token Sequence）在自然语言处理（NLP）领域是一个非常重要的概念。简单来说，Token序列是指将一段文本（如句子或段落）分解成一系列的标记（Token）的序列。
具体来说，以下是Token序列的几个关键点：
1. 标记化（Tokenization）：这是将文本分割成标记的过程。标记可以是单词、字符、子词或其他任何有意义的元素。例如，句子 "I love programming" 可以被标记化为 ["I", "love", "programming"]。
2. 单词标记（Word Tokenization）：这是最常见的标记化类型，它将文本分割成单词。
3. 字符标记（Character Tokenization）：在这种标记化中，文本被分割成单个字符。
4. 子词标记（Subword Tokenization）：对于某些语言，单词可能由多个字符组成，但它们有独立的含义。在这种情况下，子词标记将文本分割成子词，如 "don't" 可以被标记化为 ["do", "n't"]。
5. 标记序列：一旦文本被标记化，得到的标记序列就可以用于NLP任务，如机器翻译、文本分类、情感分析等。
Token序列在NLP中的重要性体现在以下几个方面：
特征表示：Token序列为文本数据提供了结构化的表示，使得机器可以理解和处理文本。
任务适应性：不同的NLP任务可能需要不同类型的Token序列。例如，机器翻译可能需要子词标记，而情感分析可能只需要单词标记。
性能提升：通过使用Token序列，可以显著提高NLP任务的性能。
Token序列是NLP领域中一个基础且重要的概念，它为文本数据的处理和理解提供了有效的手段。
