Tokenizácia

Tokenizácia je proces rozdelenia textu na menšie jednotky, nazývané tokeny. V spracovaní prirodzeného jazyka (NLP) predstavuje základný krok pred ďalším spracovaním, ako je lemmatizácia, parsovanie alebo vektorovanie. Cieľom tokenizácie je správne zachovať význam a hranice medzi jednotkami, aby sa text dal efektívne analyzovať.

Existujú rôzne úrovne tokenizácie. Word tokenizácia rozdeľuje text na slová a interpunkciu. Subword tokenizácia (napr. BPE, WordPiece, SentencePiece) rozdeľuje slová na menšie jednotky, čo pomáha pri menej frekventovaných alebo zložených slovách. Character tokenizácia rozpadá text na jednotlivé znaky. Ďalšia úroveň je tokenizácia viet, ktorá identifikuje hranice viet.

Metódy tokenizácie zahŕňajú jednoduchú tokenizáciu na základe bieleho priestoru (whitespace) a regulárne výrazy (regex); tiež používajú Unicode pravidlá na identifikáciu hraníc a hraníc interpunkcie. Pokročilejšie tokenizátory používajú kontext a morfologické informácie, aby správne rozlišovali skloňovanie, zložené slová a skratky. Subword metódy často používajú učenie z dát, čo umožňuje pracovať s neznámymi slovami a znižovať počet neznámych tokenov.

Použitie tokenizácie zahŕňa prípravu textových dát pre modely strojového učenia, vyhľadávacie indexy, analýzu sentimentu, prekladanie a ďalšie NLP úlohy. Výzvou sú jazykové špecifiká, viacjazyčný text a špeciálne znaky ako emoji, čísla alebo skratky, ktoré môžu meniť význam alebo znižovať konzistenciu tokenov.

Hodnotenie tokenizácie sa často opiera o porovnanie s ručne označenými korpusmi a metriky hraníc tokenov, presnosť a konzistentnosť. Efektívna tokenizácia zjednodušuje následné kroky spracovania a zvyšuje výkon NLP systémov.