tokeniseerimisele

Tokeniseerimine on teksti eraldamine üksusteks, mida nimetatakse tokeniteks. Tokenid võivad olla sõnad, alam-sõnad (subword'id), numbrid või sümbolid ning neid kasutatakse teksti esialgse töötlemise ja masinõppe mudelite sisendina. See samm on NLP-protsesside põhielemendiks, kuna täpsed piirid tokenite vahel mõjutavad analüüsi tulemusi ja mudelite üldistust.

Peamised lähenemised on sõnasõnaline tokeniseerimine ja alam-sõnade tokeniseerimine. Sõnasõnaline lähenemine jagab teksti tavaliselt tühikute ja kirjavahemärkide järgi. Alam-sõnade meetodid jagavad sõnad väiksematesse osadesse, mis aitab katta haruldasi vorme ja parandada mudelite üldistust. Populaarsed alam-sõnade tehnikad hõlmavad Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece ja SentencePiece. Lisaks on olemas karakteripõhine tokeniseerimine. Kaasaegsed keelemallid kasutavad sageli spetsiaalseid tokeniseerijaid, mis on tihedalt integreeritud treeningprotsessi.

Väljakutsed hõlmavad keeli, kus sõnade piirid ei ole alati selged (nt mõnedes keeltes), morfoloogiliselt rikkad keeled (nagu eesti või soome) ning mitmekeelsus ja segakeeled. Samuti tuleb tokeniseerimisel arvestada diakriitiliste märkide, erimärkide, numbrite, emotikonide ja koodiväljunditega ning tagada, et tulemus oleks deterministlik ja mudelile sobivas vormis.

Rakendused hõlmavad teksti otsingut ja indeksimist, masinõppe keelemodellide treenimist, masintõlget, teksti klassifitseerimist ning kõnetuvastust. Tokeniseerimise tööriistad hõlmavad NLTK ja spaCy raamistikke, samuti Hugging Face tokenizers, SentencePiece ja teisi alam-sõnade meetodite teostusi.