增強模型的應用：隨著深度學習技術的發展，未來的tokenizer很可能會集成更先進的模型，如BERT、GPT等，以提高其處理能力和精度。
多語言支持：未來的tokenizer可能會更加注重多語言支持，以滿足全球用戶的需求。
自適應學習：未來的tokenizer可能會越來越智能化，能夠通過自適應學習不斷優化自身的處理能力。
更加個性化的定制：未來的tokenizer可能會提供更多的定制化選項，讓用戶根據自身需求進行個性化設置。
更高效的并行處理：未來的tokenizer可能會更加注重并行處理能力的提升，以應對處理大規模數據的需求。
