使用Roberta过程中遇到的问题

在使用Roberta预训练模型的过程中，输入的中文句子是如何得到对应的词向量呢？
Roberta中文模型的词表中都是单个的汉字，这些汉字是如何对应到向量呢？
tokenizer中，每个字对应的索id是什么意思呢？
问题问的可能有些杂乱，刚入门，一直想不明白

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该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
在使用Roberta预训练模型时，输入的中文句子需要经过以下几个步骤才能得到对应的词向量。

  1. 分词：将输入的中文句子按照一定规则进行分词，得到一个个单独的词（或字）。

  2. 映射到词表：将每个分好的词（或字）映射到Roberta中文模型的词表中，得到每个词（或字）对应的id（整数）。

  3. 转换为词向量：通过查询Roberta中文模型的嵌入矩阵，将每个词（或字）对应的id转换为对应的词向量。

对于中文句子的分词，Roberta中文模型使用的是字级别的分词方式，即将中文句子按照字为单位进行分割。因此，在Roberta中文模型的词表中，每个汉字都对应着一个唯一的id，用于表示该汉字在模型中的位置。例如，在Roberta中文模型的词表中，"中"对应的id可能是100，"国"对应的id可能是101，依此类推。

在tokenizer中，每个字对应的索id就是上述提到的词表中的id。tokenizer的作用是将输入的中文句子按照一定规则进行分词，并将每个分好的词（或字）映射到词表中的对应id上，从而得到一个由id组成的序列。这个序列就是用来表示输入句子的一种方式，可以输入到Roberta模型中进行处理。

总之，Roberta中文模型通过将输入的中文句子分词并映射到词表中的id上，再通过查询嵌入矩阵得到每个词或字对应的词向量，从而得到整个句子的表示。

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