Токенизация текста
Материал из Поле цифровой дидактики
| Описание | · Что это? Первый и обязательный этап обработки текста, его разбиение на минимальные значимые единицы — токены (чаще всего слова, но могут быть и предложения, n-граммы).
· Зачем нужно? · Стандартизация для дальнейшей компьютерной обработки. · Основа для частотного анализа, классификации, анализа тональности. · Основные методы: 1. Простая лексическая: Разделение по пробелам и знакам препинания. Быстро, но неточно (проблемы со словами в кавычках, числами). 2. На основе регулярных выражений (Regex): Гибкое выделение по заданным паттернам (e-mail, хештеги). Для специфичных задач. 3.С помощью NLP-библиотек (NLTK, spaCy): Учитывают морфологию и контекст языка (различают точку в сокращении и в конце предложения). Наиболее распространённый и точный метод. 4. Subword-токенизация (WordPiece, BPE): Используется в нейросетях (BERT, GPT). Разбивает редкие слова на части («самокат» → «сам», «око», «ат»). Работает с незнакомыми словами. · Токенизация в R (пример): С использованием пакета tidytext и функции unnest_tokens(). |
|---|---|
| Область знаний | |
| Авторы | |
| Поясняющее видео | |
| Близкие понятия | |
| Среды и средства для освоения понятия |
