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. 1 Токенизация организует сырой текст в структуру, которую легче понять алгоритмам. 1
• Эффективность. 1 Разбиение текста на более мелкие единицы позволяет моделям быстрее обрабатывать текст. 1
• Создание признаков. 5 В большинстве задач машинного обучения текстовые данные преобразуются в числовой формат, чтобы модели могли с ними работать. 5 Токенизация — первый шаг в этом процессе. 5
• Сохранение контекста. 1 Хорошо реализованная токенизация может поддерживать контекстные отношения между словами, что помогает в таких задачах, как анализ настроений, перевод и обобщение текста. 1
• Снижение размерности. 5 Разделение текста на токены позволяет выделить наиболее значимые слова и фразы, что помогает уменьшить объём данных и повысить точность анализа. 5
• Управление словарным запасом. 3 Токенизация помогает управлять словарным запасом корпуса, генерируя список отдельных токенов, которые заменяют слова в наборе данных. 3
• Адаптация к конкретным задачам. 3 Токенизацию можно настроить под нужды отдельных задач NLP, что означает, что она будет лучше работать в таких приложениях, как обобщение текста и машинный перевод. 3