在机器学习中，特征数据库和分词器之间通过紧密的合作来完成模型的训练，那么到底是如何协作的呢？ 因为大多数NLP模型无法直接处理连续的文本，需要将文本转换为离散的词语单元，这时候分词器来完成这类工作，然后通过分词，也可以让模型更好的理解文本的语义。通过特征工程，从分词结果以及其他相关数据中提取各种特征，并将这些特征存储在特征数据库中。最后，模型基于特征数据库中的特征及其权重进行学习和训练，从而实现更准确的问题分析和理解。

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