Почему важна токенизация при обработке естественного языка в машинном обучении?

Токенизация важна при обработке естественного языка (NLP) в машинном обучении по нескольким причинам:

• Структурирование данных. deepgram.com Токенизация организует сырой текст в структуру, которую легче понять алгоритмам. deepgram.com
• Эффективность. deepgram.com Разбиение текста на более мелкие единицы позволяет моделям быстрее обрабатывать текст. deepgram.com
• Создание признаков. helenkapatsa.ru В большинстве задач машинного обучения текстовые данные преобразуются в числовой формат, чтобы модели могли с ними работать. helenkapatsa.ru Токенизация — первый шаг в этом процессе. helenkapatsa.ru
• Сохранение контекста. deepgram.com Хорошо реализованная токенизация может поддерживать контекстные отношения между словами, что помогает в таких задачах, как анализ настроений, перевод и обобщение текста. deepgram.com
• Снижение размерности. helenkapatsa.ru Разделение текста на токены позволяет выделить наиболее значимые слова и фразы, что помогает уменьшить объём данных и повысить точность анализа. helenkapatsa.ru
• Управление словарным запасом. www.geeksforgeeks.org Токенизация помогает управлять словарным запасом корпуса, генерируя список отдельных токенов, которые заменяют слова в наборе данных. www.geeksforgeeks.org
• Адаптация к конкретным задачам. www.geeksforgeeks.org Токенизацию можно настроить под нужды отдельных задач NLP, что означает, что она будет лучше работать в таких приложениях, как обобщение текста и машинный перевод. www.geeksforgeeks.org