增强模型的应用：随着深度学习技术的发展，未来的tokenizer很可能会集成更先进的模型，如BERT、GPT等，以提高其处理能力和精度。
多语言支持：未来的tokenizer可能会更加注重多语言支持，以满足全球用户的需求。
自适应学习：未来的tokenizer可能会越来越智能化，能够通过自适应学习不断优化自身的处理能力。
更加个性化的定制：未来的tokenizer可能会提供更多的定制化选项，让用户根据自身需求进行个性化设置。
更高效的并行处理：未来的tokenizer可能会更加注重并行处理能力的提升，以应对处理大规模数据的需求。