在自然语言处理（NLP）中，token（标记）是指将文本划分为更小的单元的过程。这些单元可以是单词、句子、字母、数字或其他更小的语言构造。
在一般的NLP任务中，token通常指的是单词级别的标记。将文本分割为单词可以更容易地进行文本分析、文本理解、建模和其他NLP任务。这些单词可以通过使用空格或标点符号来区分。例如，句子\"I love natural language processing!\"可以被划分为五个单词：“I”，“love”，“natural”，“language”，“processing”。
然而，在某些情况下，token可以指的是其他更小的单位，例如字母、字符、音素等。这取决于具体的NLP任务和需求。
在NLP中，词汇表（vocabulary）是指所有出现过的token的集合。通过构建词汇表，可以有效地管理NLP任务中出现的单词，并将其用于建模和处理。
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