这个问题通常是由于不同的BART模型使用了不同的分词器，导致对同一个单词进行分词时结果不同。建议使用相同的分词器来解决这个问题。以下是一些常用的BART分词器以及它们的使用方法：

1. 使用NLTK（Natural Language Toolkit）分词器：

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize

sentence = "This is a sentence."
tokens = word_tokenize(sentence)
print(tokens)

2. 使用spaCy分词器：

!pip install spacy
!python -m spacy download en_core_web_sm

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
sentence = "This is a sentence."
tokens = [token.text for token in nlp(sentence)]
print(tokens)

3. 使用transformers库中的BartTokenizer：

!pip install transformers

from transformers import BartTokenizer

tokenizer = BartTokenizer.from_pretrained('facebook/bart-base')

sentence = "This is a sentence."
tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
print(tokens)

无论使用哪种分词器，只要对同一个拼写相同的单词进行分词时，结果就应该是一致的。这样就可以解决BART Tokenizer对同一个单词分词结果不一致的问题。