BertTokenizer与词嵌入是否相似？不同预训练版本的BertTokenizer有何区别？

问题1：encode_plus返回结果和one-hot查嵌入矩阵结果的相似性 #

二者存在强关联，属于模型预处理的上下游步骤，逻辑高度绑定：

• tokenizer.encode_plus("Hello")的核心输出是input_ids，也就是「Hello」对应的词表索引整数（比如bert-base-uncased词表里Hello的索引是7592），此外还会返回 <[BOS_never_used_51bce0c785ca2f68081bfa7d91973934]>、[SEP]等特殊符号的索引、注意力掩码等预处理结果，本身不会输出嵌入向量
• 你提到的「Hello的one-hot向量传入可学习嵌入矩阵」操作，本质是用Hello的词表索引作为位置标识，one-hot向量乘嵌入矩阵的结果，等价于直接用该索引从嵌入矩阵中取出对应行的向量
• 简单说：encode_plus给你的是用来查嵌入表的「钥匙」，one-hot查嵌入矩阵是用这个钥匙去取对应的「值」，二者结果是前后对应的关系。

问题2：不同预训练权重对应的BertTokenizer区别 #

首先bert-base-uncased和bert-large-uncased的分词器完全没有区别，可以互相通用：

• 只要是遵循同一套分词规则训练的BERT系列模型，不管参数规模是base还是large，共用同一套词表和分词逻辑
• 只有分词规则/训练语料不同的预训练模型，对应的分词器才会有差异，常见差异场景包括：
  • 大小写规则不同：uncased系列会先将输入转小写、去除重音符号，cased系列会保留原始大小写和重音
  • 训练语言不同：中文BERT、多语言BERT、英文专属BERT的词表完全不同，分词逻辑也有差异
  • 领域专属优化：部分面向垂直领域（比如医疗、代码）训练的BERT，会重新训练分词器适配领域语料，词表和通用BERT差异较大

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Quang Đại Nguyễn