Tokenizer là gì?

Tokenizer là một thành phần quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích ngôn ngữ lập trình. Nó có trách nhiệm phân tách văn bản đầu vào thành các đơn vị nhỏ hơn, thường là từ, từ con hoặc ký hiệu, để tiến hành xử lý tiếp theo.

Tokenization là bước đầu tiên trong xử lý văn bản, tạo nền tảng cho nhiều thuật toán và mô hình, đặc biệt là trong bối cảnh học máy và học sâu. Các ngôn ngữ và ứng dụng khác nhau yêu cầu các loại tokenizer khác nhau; ví dụ, tokenizer dựa trên khoảng trắng hoạt động tốt cho tiếng Anh, trong khi tokenizer dựa trên ký tự hiệu quả hơn cho tiếng Trung.

Tầm quan trọng của tokenization nằm ở khả năng cung cấp thông tin có cấu trúc cho việc phân tích và xử lý dữ liệu văn bản. Bằng cách phân tách văn bản thành các token, các thuật toán có thể dễ dàng nhận diện mẫu, trích xuất đặc điểm và tạo ra dự đoán. Do đó, việc chọn lựa một tokenizer phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất của mô hình.

Khi trí tuệ nhân tạo và học máy tiếp tục phát triển, các phương pháp tokenization cũng đang tiến hóa. Nhiều mô hình hiện đại sử dụng các kỹ thuật tokenization dựa trên từ con, chẳng hạn như Byte Pair Encoding (BPE) hoặc WordPiece, có thể xử lý hiệu quả các từ hiếm và thuật ngữ mới, cải thiện khả năng tổng quát của mô hình.