Какие методы токенизации существуют для обработки больших массивов текста?

Некоторые методы токенизации для обработки больших массивов текста:

• Токенизация по словам. www.gptunnel.ru zentyx.ru Каждый токен — отдельное слово. www.gptunnel.ru Это простой и распространённый метод, подходящий для многих задач NLP. zentyx.ru
• Токенизация по подсловам. www.gptunnel.ru Текст разбивается на более мелкие части. www.gptunnel.ru Например, «машинное» может быть разделено на [«машин», «ное»], что полезно при работе с редкими словами. www.gptunnel.ru
• Токенизация по символам. www.gptunnel.ru zentyx.ru Каждый символ становится отдельным токеном. www.gptunnel.ru Этот метод может быть полезен в задачах, связанных с языками, где слова формируются из сложных символьных конструкций. zentyx.ru
• Н-граммная токенизация. www.gptunnel.ru Текст разбивается на группы из нескольких слов или символов. www.gptunnel.ru
• Токенизация с использованием BPE (Byte-Pair Encoding). www.gptunnel.ru Метод сначала разбивает текст на символы, а затем объединяет часто встречающиеся пары символов или подслов, чтобы сократить длину текста. www.gptunnel.ru
• WordPiece. blog.tutortop.ru systems-analysis.ru Метод, разработанный Google и используемый в BERT. blog.tutortop.ru Он похож на BPE, но использует вероятностную модель для определения оптимальных разбиений слов. blog.tutortop.ru
• SentencePiece. blog.tutortop.ru systems-analysis.ru Универсальный токенизатор, который может работать с любыми языками, включая те, которые не используют пробелы для разделения слов (например, китайский или японский). blog.tutortop.ru

Выбор метода токенизации зависит от задачи и особенностей языка. zentyx.ru