Hugging Face Transformers分词器中何时设置add_special_tokens=False？

先看你给出的标准tokenizer使用代码：

from transformers import BertForSequenceClassification,BertTokenizer
tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('ProsusAI/finbert')
tokens=tokenizer.encode_plus(text,add_special_tokens=True, max_length=512, truncation=True, padding="max_length")

应设置add_special_tokens=True的场景 #

• 常规模型训练/推理任务：比如文本分类、情感分析、单句理解这类任务，BERT系列模型依赖开头的[CLS] token输出做最终预测，[SEP]用来明确句子边界，padding token保证批量输入的长度一致性。这种场景下必须开启该参数，否则模型无法正确解析输入结构。
• 多句配对任务：像文本匹配、问答（问题+上下文）这类需要区分两个输入句子的任务，[SEP]是模型识别句子边界的关键，必须让tokenizer自动添加，确保输入格式符合模型预训练时的预期。

应设置add_special_tokens=False的场景 #

• 长文本分块预处理：处理超过模型最大长度的长文本时，需要将文本切割为多个子块。如果每个子块都自动添加[CLS]和[SEP]，后续拼接会产生大量冗余标记，干扰模型处理。此时应关闭参数，仅对每个子块做纯文本token化，后续再统一处理特殊标记。
• 自定义输入格式：如果你的任务需要非标准的标记布局（比如在序列中间插入自定义标记、调整特殊标记位置），自动添加的[CLS]/[SEP]会打乱自定义结构，这时候就需要关闭自动添加，手动控制标记的位置和数量。
• 复用已处理的token序列：如果文本已经完成过一次带特殊标记的token化，再次处理时关闭该参数，避免重复添加标记导致序列格式错误。

手动管理特殊标记的获益场景 #

• 提升长文本处理效率：长文本分块后，你可以只在整个拼接序列的开头加一个[CLS]、结尾加一个[SEP]，或者用自定义标记分隔子块，减少冗余特殊标记的数量，降低模型的计算开销。
• 适配小众任务需求：某些特殊任务可能需要非标准的输入结构，比如自定义掩码任务、多片段输入区分等，手动管理特殊标记可以完全按照任务需求构建输入，不受tokenizer默认逻辑限制。
• 精准控制序列长度：当模型最大长度限制严格时，手动管理特殊标记能精准控制标记数量，避免自动添加导致有效文本token被截断，保证更多核心内容被模型处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yilmaz