Tokenisoidaan

Tokenisoidaan on prosessi, jossa teksti jaetaan pienempiin yksiköihin, joita kutsutaan tokeneiksi. Tokenisointi määrittelee, mitä pidetään sanana, symbolina tai aliyksikkönä, ja luo tekstille rakenteen, jota koneet voivat käsitellä. Se on keskeinen esikäsittelyaskel sekä luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP) että tiedonhausta (IR), sillä se vaikuttaa hakutulosten tarkkuuteen, mallien syötteen pituuteen ja kontekstin säilyttämiseen.

Perinteisesti tokenisointi on voinut perustua sanoihin: teksti pilkotaan sanarajojen perusteella, usein käyttäen välimerkkejä ja välilyöntejä. Nykyään yleisesti käytettyjä ovat subword-tokenisointia, kuten BPE (byte-pair encoding), WordPiece tai SentencePiece, jotka jakavat harvinaisia sanoja pienempiin yksiköihin. Tämä lähestymistapa parantaa kykyä käsitellä harvinaisia tai uusia sanoja mallien koulutuksessa.

Suomen kielessä, jossa sanoja muodostuu runsaasti taivutuksesta ja yhdyssanoista, tokenisointi voi olla haasteellista. Joissakin ratkaisuissa yhdyssanat säilytetään kokonaisina; toisissa ne pilkotaan alayksiköiksi, jotta mallit voivat tunnistaa yleisiä affikseja. Morfologinen analyysi voi tukea tokenisointia, mutta se ei ole aina välttämätöntä.

Käyttökohteet ja käytännöt: tokenisointia tarvitaan sekä NLP-mallien syötteen valmistelussa että tiedonhaussa. Se vaikuttaa sekä tekstin ymmärtämiseen että hakujen tarkkuuteen. Yleisiä työkaluja ovat spaCy, NLTK, HuggingFace-tokenizers sekä SentencePiece, jotka voivat tuottaa sekä tokeneiden listan että niiden vastaavat numeeriset ID:t mallien käyttöä varten.

Haasteisiin kuuluvat kielellinen monimuotoisuus, monikielisyys ja sovelluksen kieli- tai domain-spesifisyys. Eri tokenisointistrategiat voivat vaikuttaa tuloksiin ja tulkintaan.