Tokeniseerimisega

Tokeniseerimisega on tegemist protsessiga, kus tekst või andmed jagatakse väiksemateks üksusteks, mida nimetatakse tokeniteks. Teksti kontekstis eraldatakse tavaliselt sõnad, märgid või alamsõnad, et saada masinloetav sisend ning võimaldada tõhusat andmete töötlust ja mudelite treenimist. Tokeniseerimist kasutatakse laialdaselt loomulikus keele töötlemises (NLP) ning samuti andmete turvamisel, kus tundlikke väärtusi asendatakse tokenitega.

Peamised tüübid on: sõnatokeniseerimine, mis jagab teksti sõnadeks; tähemärkide tokeniseerimine (character-level), mis eraldab iga märgi; ja alamsõnatokeniseerimine (subword), mis lõigab sõnad väiksemateks alamsõnadeks. Levinumad lähenemised on BPE, WordPiece ja SentencePiece; need võimaldavad luua piiratud, kuid katva märgistikuga sõnastikke, mis parandavad üldistust ja vähendavad loetava sõnavara suurust.

Rakendustes võimaldab tokeniseerimine efektiivset teksti modelleerimist, otsingut ja analüüsi ning on esmane samm suuremates NLP-protsessides, sealhulgas eestikeelsete mudelite treenimisel. See aitab käsitleda diakriitilisi märke ja keele eripärasid ning võimaldab paremini hallata haruldasi sõnu ja nimede varieeruvust.

Ka tokeniseerimine on oluline ka andmeturvalisuses: tundlike andmete asemel kasutatakse tokenid, mis võimaldavad töödelda andmeid ilma neile ligi pääsmata originaaldandmeid avalikuks muutmata. Selline tokeniseerimine ei asenda krüptograafiat, kuid vähendab riske ning aitab andmete asemele turvalisema käsitlemise.