Подходы к токенизации текста в разных моделях машинного обучения отличаются в зависимости от детализации разбивки текста и конкретных требований поставленной задачи. 5

Некоторые отличия подходов:

• Токенизация по словам. 1 Текст делится на слова. 1 Это самый простой и распространённый метод, подходящий для многих задач NLP. 1
• Токенизация по предложениям. 1 Текст разбивается на отдельные предложения, что особенно полезно в задачах, где контекст предложения имеет значение. 1
• Токенизация по символам. 1 Текст разделяется на отдельные символы. 1 Этот метод может быть полезен в задачах, связанных с языками, где слова формируются из сложных символьных конструкций. 1
• Подсловная токенизация. 1 Текст разбивается на более мелкие части, которые могут быть частями слов или целыми словами. 1 Это позволяет уменьшить размер словаря и улучшить обработку неизвестных слов. 1

Выбор подходящего метода токенизации зависит от задачи и особенностей языка. 1