Токенизация в NLP – это процесс разбиения необработанного текста на естественном языке на отдельные части, называемые “токенами”. Токены могут представлять собой слова, символы, фразы или другие элементы, которые мы хотим анализировать или обрабатывать. Предварительная обработка входного текста просто означает приведение данных к предсказуемой и анализируемой форме. Токены сопоставляются с числами и передаются в какую-то модель NLP (обработка естественного языка).
Примером токенизации может быть разделение предложения “Привет, как дела?” на отдельные слова: “Привет”, “,”, “как”, “дела”, “?” – эти слова являются токенами. Когда мы анализируем или обрабатываем текст, токенизация помогает нам разбить его на более мелкие единицы для дальнейшей работы.
Токенизация в NLP может иметь разные подходы и правила в зависимости от специфики языка или задачи. Например, в английском языке отдельные слова обычно разделяются пробелами, но есть и исключения, такие как “doesn’t” или “New York”, которые также могут быть рассмотрены как отдельные токены.
Токенизация — это первый шаг в любом конвейере NLP. Это оказывает важное влияние на остальную часть вашего конвейера. Токенизатор разбивает неструктурированные данные и текст на естественном языке на фрагменты информации, которые можно рассматривать как отдельные элементы. Вхождения токена в документе можно использовать непосредственно как вектор, представляющий этот документ.
Это сразу превращает неструктурированные данные (текстовый документ) в числовую структуру, пригодную для машинного обучения. Токены могут использоваться непосредственно компьютером для запуска полезных действий и ответов, применяться в конвейере машинного обучения в качестве функций, которые инициируют более сложные решения или поведение. Токенизация может быть использована для анализа текста, машинного перевода, классификации текстов, создания моделей машинного обучения, извлечения информации и многих других задач. Иными словами, токенизация переводит слова на естественном языке в формат, понятный для компьютеров и пригодный для дальнейшей обработки и анализа.
Другие методы подготовки текстовых данных для дальнейшей обработки – это удаление стоп-слов и лемматизация (или стемминг). Другие важные компоненты NLP – эмбеддинги и выстраивание архитектуры языковых моделей.
