要向 Transformers 模型词表中添加新 token，可以按照以下步骤进行：

1. 创建一个新的词表文件，包含所有现有词汇和新的 token。

2. 使用 Tokenizer 类的 from_file() 方法将新的词表文件加载到 Tokenizer 中。

3. 使用 Tokenizer 类的 add_tokens() 方法将新的 token 添加到 Tokenizer 中。

4. 使用 Tokenizer 类的 save_pretrained() 方法将更新后的 Tokenizer 保存到文件中。

以下是代码示例：

```python

from transformers import AutoTokenizer

# 加载现有的 tokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 创建新的词表文件

new_vocab = ["new_token1", "new_token2", "new_token3"]

with open("new_vocab.txt", "w", encoding="utf-8") as f:

f.write("\n".join(new_vocab))

# 将新词表加载到 tokenizer 中

tokenizer.add_tokens(new_vocab, special_tokens=True)

# 保存更新后的 tokenizer

tokenizer.save_pretrained("updated_tokenizer")

```

在这个示例中，我们创建了一个包含三个新 token 的词表文件，并将其加载到现有的 tokenizer 中。然后，我们使用 add_tokens() 方法将新的 token 添加到 tokenizer 中，并使用 save_pretrained() 方法将更新后的 tokenizer 保存到文件中。现在，我们可以使用更新后的 tokenizer 来编码包含新 token 的文本。