Token hóa trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Token hóa trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một quá trình được sử dụng để chia một đoạn văn bản nhất định thành các đơn vị riêng lẻ nhỏ hơn có thể được sử dụng để phân tích và đánh giá văn bản. Đây là một nhiệm vụ quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nhằm mục đích chia một văn bản nhất định thành các phần cơ bản của nó, chẳng hạn như từ, cụm từ và ký hiệu, để phân tích ý nghĩa của nó. Mã thông báo cũng được sử dụng trong hệ thống dịch máy và chuyển văn bản thành giọng nói.

Quá trình mã hóa bao gồm việc tách văn bản thành các mã thông báo hoặc đoạn văn bản khác nhau, chẳng hạn như từ, số và dấu chấm câu. Sau đó, các mã thông báo sẽ đóng vai trò là cơ sở để xử lý thêm, chẳng hạn như gắn thẻ một phần lời nói, nhận dạng thực thể được đặt tên và phân tích cảm xúc. Mã thông báo cũng đơn giản hóa quá trình tìm kiếm và truy xuất thông tin từ tài liệu văn bản hoặc cơ sở dữ liệu.

Mục tiêu của mã thông báo là chia nhỏ các đoạn văn bản dài thành các đơn vị nhỏ nhất để có thể phân tích chính xác hơn. Việc mã hóa có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như chia theo ranh giới từ, câu, đoạn văn, số và ký tự. Ví dụ: câu “Con chó chạy nhanh” có thể được mã hóa thành các mã thông báo sau: “Con chó, chạy, nhanh”. Ngoài ra, với cùng một câu, mã thông báo cũng có thể chứa các loại mã hóa khác nhau, chẳng hạn như byte, Unicode và ASCII.

Việc sử dụng token hóa ngày càng trở nên quan trọng trong những năm gần đây do sự phát triển bùng nổ của nội dung số. Token hóa giúp việc tìm kiếm và sử dụng lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên trở nên dễ dàng hơn và nó rất cần thiết cho sự phát triển và cải tiến trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nhiều công cụ tìm kiếm và ứng dụng sử dụng mã thông báo để cải thiện độ chính xác của kết quả mà chúng tạo ra. Ngoài ra, mã thông báo là thành phần chính của nhiều hệ thống nhận dạng giọng nói, trong đó nó được sử dụng để chia đầu vào bằng giọng nói thành các đơn vị có thể dễ dàng xác định và phân loại hơn.

Bằng cách hỗ trợ hiểu ngôn ngữ viết và nói, mã thông báo có thể được sử dụng để giảm độ phức tạp của cơ sở dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng dễ dàng trích xuất thông tin liên quan và tạo trải nghiệm người dùng tốt hơn. Như vậy, mã thông báo là một công cụ vô giá cho cả ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và công cụ tìm kiếm hiện đại.