训练nlp 翻译模型，如何让较长的中英文药品名不自动分词

中英文药品名自动进行了分词，你可以尝试以下方法来解决这个问题：

添加特殊标记：在训练数据中，为较长的中英文药品名添加特殊标记，以防止模型自动进行分词。你可以在药品名的开头或结尾添加一些特殊字符，例如"##"，以指示模型不应该将其分割为多个单词。在预测时，你需要在输入的药品名中同样添加这些特殊标记。

调整分词器：如果模型使用了分词器（tokenizer），你可以尝试使用不同的分词模式或配置参数来处理较长的药品名。一些分词器可能会根据空格或标点符号进行分词，你可以尝试设置分词器的最大词长度，以确保较长的药品名不会被分割。

预处理输入数据：在输入数据传递给模型之前，你可以对较长的药品名进行预处理。例如，你可以将药品名中的空格替换为特殊字符，或者使用连字符将多个单词连接起来，以确保药品名被视为一个整体。

后处理输出结果：如果模型输出的中文翻译结果出现了错误的分词，你可以使用中文分词工具对结果进行后处理，将错误的分词进行修正。常见的中文分词工具包括jieba和pkuseg等。