Ebben a cikkben megvizsgáljuk a tokenizátorokat az AI kontextusában.
Röviden foglalkoztunk ezzel a témával egy régebbi cikkben, amely az Apache OpenNLP alapvető funkcióit tárta fel. Ha még nem tette meg, akkor ezt is ellenőrizze.
Az AI-ban a tokenizátorok olyan eszközök vagy algoritmusok, amelyek a természetes nyelvű szöveget kisebb egységekre bontják, amelyeket tokennek neveznek. Ezek a tokenek lehetnek egyedi szavak, részszavak vagy akár karakterek is, az adott tokenizátortól és annak konfigurációjától függően.
A tokenizálás a természetes nyelvi feldolgozási (NLP) feladatok elengedhetetlen lépése, mivel a nyers szöveget olyan formátumba alakítja, amelyet a gépi tanulási algoritmusok képesek feldolgozni.
A szöveget tokenekre bontva a tokenizátorok a bemeneti adatok strukturált megjelenítését biztosítják, lehetővé téve a későbbi elemzéseket, jellemzők kinyerését vagy modellezési feladatokat.
A tokenizátorokat különféle típusú szövegadatok kezelésére tervezték, beleértve a bonyolult nyelvtani szerkezetű nyelveket, írásjeleket és más nyelvi változatokat.
Gyakran figyelembe veszik a kontextuális információkat, például a szórendet és a mondatszerkezetet, hogy meghatározzák a megfelelő token határokat.
Az AI-ban különféle típusú tokenizátorokat használnak, amelyek közé tartozik:
- szabályalapú tokenizátorok,
- statisztikai tokenizátorok, és
- neurális hálózat alapú tokenizátorok.
A szabályalapú tokenizátorok előre meghatározott szabályokra és mintákra támaszkodnak a szöveg szegmentálásához, míg a statisztikai tokenizátorok statisztikai modelleket használnak a tokenhatárok azonosítására a betanítási adatokban talált minták alapján. A neurális hálózat alapú tokenizátorok gépi tanulási technikákat alkalmaznak, gyakran mély tanulási modelleket használva, hogy közvetlenül az adatokból tanulják meg a tokenizációs mintákat.
Az AI közösségben a népszerű tokenizációs könyvtárak közé tartozik az NLTK (Natural Language Toolkit), a spaCy és a Hugging Face által kifejlesztett tokenizátor-könyvtár.
Ezek a könyvtárak előre betanított tokenizátorokat kínálnak különböző nyelvekhez, és testreszabható lehetőségeket kínálnak a tokenizálási viselkedés konkrét használati esetekhez való igazításához.
