Tokenization 是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤，它将文本分解为更小的单元，例如单词或子词。这一步骤对于后续的文本分析非常重要。

什么是 Tokenization？

简单来说，Tokenization 就是将一段文本分割成更小的、有意义的单元。这些单元称为“tokens”。

Tokenization 的类型

  1. 单词 Tokenization: 将文本分割成单词。

    • 例如："Hello, world!" 会变成 ["Hello", ",", "world", "!"]

  2. 子词 Tokenization: 将文本分割成更小的子词，甚至包括词根和词缀。

    • 例如："running" 会变成 ["run", "ning"]

Tokenization 的应用

Tokenization 在 NLP 中有很多应用，例如：

  • 分词: 在中文等没有明确分词标记的语言中，Tokenization 是实现分词的关键。
  • 文本分析: 通过 Tokenization，可以更方便地对文本进行统计和分析。

Tokenization 的实现

有多种方法可以实现 Tokenization，以下是一些常见的实现：

  • 正则表达式: 使用正则表达式来匹配单词或子词。
  • 基于规则的 Tokenization: 根据语言规则进行分割。
  • 机器学习: 使用机器学习模型进行自动分割。

相关资源

想要了解更多关于 Tokenization 的信息，可以阅读以下文章：

Tokenization