NLP領域中的token和tokenization到底指的是什么

Token和Tokenization，從宏觀上來說，是自然語言處理中的基礎概念，它們分別代表文本中的獨立部分和文本分解的過程。一個完整的Tokenization過程通常會包含以下幾個核心步驟：

文本輸入：這是Tokenization過程的起點，輸入可以是任何形式的文本，如一段文字、一個句子、一篇文章等。

Token定義：Token是文本中的獨立部分，如單詞、數字、標點符號等。在不同的語言和應用中，Token的定義可能會有所不同。例如，在英語中，我們通常將一個單詞定義為一個Token，而在中文中，由于沒有明顯的單詞分隔符，一個Token可能是一個字或一個詞。

Tokenization操作：Tokenization是將輸入文本分解成Token的過程。這個過程可以是簡單的空格或標點符號分割，也可以是復雜的語法或語義分析。例如，英語中常用的空格和標點符號進行Tokenization，而中文則可能需要詞性標注和分詞算法。

Token輸出：經過Tokenization后，原始的輸入文本被分解成一系列Token。這些Token組成的序列，可以被用于后續的語言模型訓練、語義分析等任務。

在實際應用中，Token和Tokenization是NLP的基礎步驟，可以幫助機器理解和處理自然語言。例如，搜索引擎可以通過Tokenization處理用戶的搜索查詢，然后匹配相關的內容。機器翻譯系統可以通過Tokenization將源語言文本分解成Token，然后將這些Token翻譯成目標語言的Token。

Token和Tokenization是自然語言處理的重要工具，它們的應用正在深入到我們的工作和生活中的各個方面。

延伸閱讀

自然語言處理中的詞嵌入和詞向量

詞嵌入和詞向量是將Token映射到向量空間，使得機器可以理解和處理語言的高級技術。

（1）詞嵌入，理解語義：通過訓練得到的詞嵌入模型，可以將詞語映射到高維空間，詞語間的距離可以反映它們語義的相似度。

（2）詞向量，捕捉關系：詞向量不僅可以表示詞語的語義，還可以通過向量間的運算，如加減法，捕捉詞語之間的關系，例如，”king” – “man” + “woman” ≈ “queen”。

（3）模型訓練，提升效果：通過大量的文本數據進行訓練，可以得到更準確的詞嵌入和詞向量，從而提升NLP任務的效果。