在自然语言处理任务中，像 BERT 这样的模型会在输入前自动加上一些特殊token
🌱 1. 什么是 BERT？
BERT 是一个自然语言理解模型。你可以把它想象成一个超级聪明的“语言理解机器人”。你把一句话丢进去，它能：
- 理解这句话的意思；
- 告诉你哪个词是实体（人名、地名）；
- 判断两个句子是不是一个意思，等等。
🧱 2. 什么是 Token？
Token 就是把一句话拆成一个个小块的结果。
比如原句是：
我爱北京天安门
模型不能直接理解汉字或词语，所以会先用分词器（Tokenizer）把它切成 token：
["我", "爱", "北京", "天", "安", "门"]
这些 token 就是模型处理的最小单位。
🧪 3. 什么是“实体标注”？
举个例子，我们想让模型识别句子中的地名：
我爱北京天安门
👉 地名是 “北京天安门”
这时候我们会标注 token 的位置：
北京：第2个 token
天安门：第3~5个 token
于是，我们会记录下这些位置：
annotations = [(2, 6)] # 表示从第2个到第5个token（Python里右边不包含，所以是6）
这些是原始位置，还没有添加特殊 token 的时候。
🛠️ 4. 模型会“偷偷”加一些 token（重点来了）
在实际输入 BERT 模型之前，它会自动加上一些“特殊 token”，来帮助模型更好地理解任务：
🟡 例子：
原始句子：
我爱北京天安门
模型输入前会变成这样：
[CLS] 请识别地名：我 爱 北京 天 安 门 [SEP]
你看到：
[CLS]是开头特殊 token；- “请识别地名：” 是任务提示（instruction tokens）；
[SEP]是结束符号。
这些词在原始文本中根本不存在！ 但它们被加进去了，所以 token 的位置整体往后挪了。
🎯 5. 为什么要“挪一下”实体的位置？
因为你原来的标注是这样：
annotations = [(2, 6)]
表示“北京天安门”在原来的第2~5个 token。
但模型看到的 token 是：
0: [CLS]
1: 请
2: 识
3: 别
4: 地
5: 名
6: ：
7: 我
8: 爱
9: 北京
10: 天
11: 安
12: 门
13: [SEP]
原来的“北京天安门”现在变成了：
token 9 ~ 12
所以你得把原来的 (2, 6) 改成 (9, 13)，否则模型会以为你要标注“请识别地名”这几个词，完全错了！
✅ 总结一下，用人话讲就是：
你原来在“干净句子”上标注了位置，比如第3个词是“北京”；
但模型偷偷加了开头结尾的词（[CLS], instruction, [SEP]），所以“北京”变成第9个词了；
👉 为了标注不出错，你得把原来的位置往后挪一挪。
在自然语言处理任务中，像 BERT 这样的模型会在输入前自动加上一些特殊token，例如：
-
[CLS]：加在句子最前面，代表整个句子的汇总；
-
[SEP]：加在每个句子或段落末尾，表示分隔；
-
instruction_tokens：某些任务中可能还会加一些说明任务的提示词。
而你对文本的实体标注（如 “北京” 在第2到3个token）是基于原始的文本分词结果，不包含这些特殊token。所以你需要在加入这些token后，手动把实体的位置“挪一下”，避免标注错位。
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