Tokeniseerimise

Tokeniseerimine on loomuliku keele töötluse (NLP) oluline protsess, mille käigus tekst jagatakse väiksemateks üksusteks ehk tokeniteks. Tokenid võivad olla sõnad, numbrid, kirjavahemärgid või alamühikud (subword‑ühikud). Eesmärk on muuta tekst masinloetavaks ja anda alus järgnevateks etappideks, nagu normaliseerimine, lemmatiseerimine ja mudelite treenimine.

Levinumad tüübid on sõnade ja kirjavahemärkide jagamine (word-level tokeniseerimine), mis eraldab sõnad ja kirjavahemärgid; ning alamühikute ehk subword-tokeniseerimine (nt BPE, WordPiece, SentencePiece), mis jagab sõnad väiksemateks ühikuteks. Lisaks on olemas tähemärkide tokeniseerimine (character-level). Meetodid jagunevad reeglipõhisteks (nt regex- või tühikutega põhinev lahutamine) ning õppivateks, kus mudel õpib jaotust suurtest korpustest ja loob vokabulaari.

Rakendused ja mõju: Tokeniseerimine on NLP-i eelne etapp, mis mõjutab mudelite suurust, täpsust ja jõudlust. Õige tokeniseerimine parandab sõnade ja kirjavahemärkide eristamist, sõnavara haldust ning annab paremad alused masintõlke, tekstituvastuse ja tekstiklassifikatsiooni jaoks.

Väljakutsed ja keelekohad: Eesti keel ja teised morfoloogiliselt rikkad keeled esitavad tokeniseerimisele väljakutseid: palju käänete vorme, liitsõnu ja sidumisviise. Seetõttu kasutatakse sageli subword‑lahendusi koos morfoloogilise analüüsiga. Samuti tuleb arvestada URL-ide, numbriliste andmete ja emotsioonimärkide eraldi tokeniseerimise vajadusega.

Tööriistad: Populaarsed tööriistad hõlmavad SentencePiece, BPE- või WordPiece-põhiseid rakendusi ja suuremaid NLP-raamistikuid nagu spaCy, Hugging Face tokenizers ja NLTK. Eesti kontekstis võib olla vajalik kohandatud tokeniseerija või täiendavate morfoloogiliste ressursside kasutamine. Kvaliteeti hinnatakse tavaliselt tokenite piiride järjepidevuse ja korrektsuse alusel.