Uitleg
Tokenisatie is een fundamentele stap in natuurlijke taalverwerking waarbij een lopende tekst wordt opgedeeld in individuele tokens. Dit kunnen woorden, subwoorden, of zelfs karakters zijn, afhankelijk van het gebruikte tokenisatiealgoritme.
Dit proces is essentieel omdat neurale netwerken niet direct met ruwe tekst kunnen werken. Door tekst in tokens op te splitsen, kan het model de betekenis en relaties tussen woorden beter begrijpen. Moderne modellen gebruiken vaak subword-tokenisatie, die woorden verder opdeelt om talen met rijke morfologie beter te kunnen verwerken.
Tokenisatie beïnvloedt rechtstreeks de prestaties van taalmodellen, omdat het bepaalt hoe efficiënt en nauwkeurig tekst wordt gerepresenteerd.
⚡ Voorbeelden
- •De zin "Ik hou van machine learning" wordt opgesplitst in tokens: ["Ik", "hou", "van", "machine", "learning"]
- •Bij subword-tokenisatie kan "onwaarschijnlijk" worden opgesplitst in ["on", "waar", "schijn", "lijk"]
- •ChatGPT gebruikt byte-pair encoding (BPE) voor tokenisatie om efficiënt met meerdere talen om te gaan
Trefwoorden
tekst-verwerkingNLPinput-voorbereidingalgoritme