В чем преимущества работы с токенами при обработке естественного языка?

Некоторые преимущества работы с токенами при обработке естественного языка (NLP):

• Улучшение производительности модели. 5 Предобработанный текст упрощает задачу для нейронной сети, позволяя ей сосредоточиться на изучении релевантных языковых паттернов. 5 Это приводит к более высокой точности и эффективности обучения. 5
• Уменьшение вычислительных затрат. 5 Очищенный от шумов текст уменьшает размерность входных данных, что снижает требования к вычислительным ресурсам и ускоряет обучение модели. 5
• Улучшение качества данных. 5 Чистые и структурированные данные уменьшают вероятность внесения ошибок в процесс обучения и повышают качество результатов модели. 5
• Универсальность модели. 5 Хорошо предобработанные данные позволяют модели быть более адаптируемой и эффективной в различных задачах NLP, таких как классификация текста, анализ настроений, автоматический перевод и другие. 5
• Сохранение контекста. 1 При разделении текста на предложения сохраняется контекст внутри каждого предложения. 1 Это ценно при обработке и анализе текста, поскольку предложения часто содержат отдельную информацию или передают определённые значения. 1
• Обработка редких слов. 1 Символьная маркировка позволяет обрабатывать редкие или неизвестные слова, включая термины, не входящие в словарный запас. 1
• Генерация текста. 1 Изучая шаблоны и взаимосвязи между символами, модели могут генерировать связный и контекстуально релевантный текст. 1