توکن‌سازی (Tokenization) یکی از اولین و مهم‌ترین مراحل در پردازش زبان طبیعی است. در این فرآیند، یک متن به واحدهای کوچکتر و قابل مدیریت‌تری که توکن نامیده می‌شوند، تقسیم می‌شود. این توکن‌ها معمولاً کلمات هستند، اما می‌توانند شامل علائم نگارشی، اعداد یا حتی کاراکترهای خاص نیز باشند.
چرا توکن‌سازی اهمیت دارد؟
- آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین: مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش متن نیاز به داده‌های عددی دارند. توکن‌سازی اولین قدم برای تبدیل متن به داده‌های عددی قابل فهم برای ماشین است.
- تحلیل معنایی: با تقسیم متن به توکن‌ها، می‌توان به تحلیل معنایی عمیق‌تری از متن پرداخت.
- استخراج ویژگی‌ها: توکن‌ها به عنوان ویژگی‌هایی برای مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.
انواع توکن‌سازی
- توکن‌سازی مبتنی بر فاصله: ساده‌ترین روش توکن‌سازی است که در آن متن بر اساس فاصله بین کلمات تقسیم می‌شود. این روش برای زبان‌هایی مانند انگلیسی مناسب است.
- توکن‌سازی مبتنی بر کاراکتر: در این روش، متن به تک‌تک کاراکترها تقسیم می‌شود. این روش برای زبان‌هایی که کلمات با فاصله از هم جدا نمی‌شوند، مانند زبان چینی، مناسب است.
- توکن‌سازی مبتنی بر زیرکلمه: در این روش، کلمات به زیر واحدهای کوچکتری مانند مورفم‌ها تقسیم می‌شوند. این روش برای زبان‌هایی که دارای انعطاف‌پذیری بالایی در ساخت کلمات هستند، مانند زبان ترکی، مناسب است.
چالش‌های توکن‌سازی
- زبان‌های مختلف: هر زبان دارای قواعد خاص خود برای توکن‌سازی است.
- علائم نگارشی: نحوه برخورد با علائم نگارشی مانند نقطه، کاما و گیومه می‌تواند پیچیده باشد.
- کلمات مرکب: تشخیص کلمات مرکب و نحوه توکن‌سازی آن‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.
- اصطلاحات تخصصی: توکن‌سازی اصطلاحات تخصصی و عبارات کوتاه شده می‌تواند دشوار باشد.
مثال
جمله “پردازش زبان طبیعی بسیار جالب است” را در نظر بگیرید. پس از توکن‌سازی، این جمله به توکن‌های زیر تقسیم می‌شود:
- پردازش
- زبان
- طبیعی
- بسیار
- جالب
- است
کاربردهای توکن‌سازی
- موتورهای جستجو: برای تجزیه و تحلیل پرس‌و‌جوهای کاربران.
- سیستم‌های ترجمه ماشینی: برای تقسیم متن به واحدهای قابل ترجمه.
- تحلیل احساسات: برای شناسایی احساسات موجود در متن.
- خلاصه‌سازی متن: برای ایجاد خلاصه‌ای از متن.
- چت‌بات‌ها: برای درک سوالات کاربران.
در کل، توکن‌سازی یک مرحله حیاتی در پردازش زبان طبیعی است که بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین تأثیر بسزایی دارد. انتخاب روش مناسب توکن‌سازی به زبان، نوع داده و هدف تحلیل بستگی دارد.
