bert_vocab_from_dataset生成错误词汇表问题求助

英文词汇表仅665个（远小于设定的8000） #

• 核对bert_vocab_from_dataset参数：别只说设定了8000，检查代码里vocab_size是否真的传对，有没有被其他逻辑覆盖成665，或是参数名拼写错误（比如写成vocab_szie）。
• 检查数据集完整性：用dataset.cardinality().numpy()查看预处理后英文数据集的样本量，排查是不是预处理时误加过滤条件，把大部分数据筛掉了。
• 排查文本清洗逻辑：有没有清洗过度？比如把带特殊字符的词汇全删了，或是只保留了极短句子，导致自然词汇量上不去。

意大利语词汇表混入英文内容 #

• 确认数据集拆分逻辑：manythings的数据集是英文和意大利语用制表符分隔的，检查拆分每行数据时是不是用错了分隔符，导致两种语言文本混在一起。
• 核对分词器训练数据集：必须用各自独立的语言数据集训练分词器，别把英文Dataset传到意大利语分词器训练流程里，共用数据集肯定会混词汇。
• 排查数据读取环节：有没有在读取数据时搞反了列，或是某个步骤不小心把英文文本追加到意大利语数据中。

批处理无效的问题 #

• 确认批处理时机：传给bert_vocab_from_dataset之前，要先对数据集做batch操作（比如dataset.batch(1024)），别在批处理后又做打乱或其他破坏批次的操作。
• 检查样本格式：TF2.10中该函数要求输入数据集输出为字符串张量，用dataset.take(1).as_numpy_iterator()查看样本是否为纯字符串，避免嵌套结构或其他格式干扰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niccolò Tiezzi