BERT tokenizer 可以理解为 BERT 模型处理文本时的“翻译官”——它负责把我们的文字翻译成模型能看懂的数字。既要处理好过长文本的截断，又要给短文本补位填充；既能处理单个句子，也能处理两个句子组合的任务；而且还完美契合了 BERT 训练时的掩码预测这些任务需求。在实际用起来的时候，掌握好 tokenizer 的各种小技巧，无论是整理数据、准备输入，还是优化效果、调试问题，都能帮你省不

本文深入解析了BERT模型的核心架构，从Transformer编码器演变到三大关键组件：嵌入层（词/位置/段落嵌入）、12层Transformer编码器（多头注意力+前馈网络）和池化层。通过参数分析揭示了BERT-base的1.09亿参数分布，其中编码器占比77.62%，嵌入层21.77%。文章对比了不同BERT变体，并强调了其"预训练+微调"范式对NLP领域的革新意义。理解B