토큰화는 텍스트를 토큰이라는 작은 단위로 분해하는 과정입니다. 이러한 토큰은 문맥과 애플리케이션에 따라 개별 문자, 단어 또는 구문만큼 작을 수 있습니다. 토큰화는 자연어 처리(NLP) 및 머신 러닝(ML) 작업의 기본 단계로, 컴퓨터가 텍스트 데이터를 효과적으로 처리하고 분석할 수 있게 해줍니다. 토큰화는 비정형 텍스트를 정형화된 토큰으로 변환함으로써 알고리즘이 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 모델링과 같은 작업을 더 쉽게 수행할 수 있도록 합니다.
토큰화는 원시 텍스트를 머신 러닝 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 데 필수적입니다. NLP에서 BERT나 GPT와 같은 모델은 원시 텍스트가 아닌 토큰 시퀀스를 처리합니다. 이러한 토큰은 임베딩 생성이나 주의 메커니즘과 같은 추가 분석을 위한 빌딩 블록 역할을 합니다.
또한 토큰화는 텍스트를 표준화하여 알고리즘이 관련 없는 세부 사항(예: 구두점이나 공백)이 아닌 의미 있는 패턴에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이 프로세스는 모델이 시퀀스에서 다음 토큰을 예측하는 텍스트 생성이나 토큰을 언어 간에 번역하는 기계 번역과 같은 작업도 지원합니다.
각 방법에는 장점과 단점이 있습니다. 단어 토큰화는 간단하지만 모르는 단어를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 하위 단어 및 문자 토큰화는 희귀 단어를 더 잘 처리하지만 시퀀스 길이와 계산 복잡성이 증가합니다.
감성 분석에서 토큰화는 사용자 리뷰나 소셜 미디어 게시물을 토큰으로 나누어 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정을 식별합니다. 예를 들어 "나는 Ultralytics YOLO 의 속도가 좋아요"와 같은 제품 리뷰에서 토큰화는 감정 평가를 위해 "사랑", "속도", "Ultralytics YOLO "와 같은 주요 토큰을 추출하는 데 도움이 됩니다.
토큰화는 스팸 탐지 또는 주제 모델링과 같은 텍스트 분류 작업의 핵심 단계입니다. 스팸 탐지에서는 모델이 이메일 내의 토큰을 분석하여 스팸과 정상 메시지를 구분하는 패턴을 식별합니다. 분류 작업과 그 구현에 대한 자세한 내용은 Ultralytics YOLO 워크플로우에서 확인하세요.
토큰화는 GPT-4와 같은 언어 모델을 훈련하고 활용하는 데 필수적인 요소입니다. 토큰은 이러한 모델의 입력과 출력을 나타내며 텍스트 요약, 질문 답변, 대화형 AI와 같은 작업을 가능하게 합니다.
컴퓨터 비전 작업에서 토큰화는 객체 레이블이나 주석과 같은 메타데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 예를 들어, Ultralytics YOLO 같은 객체 감지 모델은 텍스트 기반 주석을 토큰화하여 머신 러닝 파이프라인과의 호환성을 향상시킬 수 있습니다.
자연어 이해(NLU)로 구동되는 챗봇을 생각해 보세요. 토큰화는 "마드리드의 날씨가 어때요?"와 같은 사용자 입력을 ["무엇", "'s", "the", "weather", "like", "in", "Madrid", "?"]와 같은 토큰으로 변환합니다. 그런 다음 이러한 토큰을 처리하여 관련 응답을 생성합니다.
의료 데이터 세트에서 '혈관 성형술'과 같은 희귀한 의학 용어는 표준 어휘집에 나타나지 않을 수 있습니다. 서브워드 토큰화는 이 용어를 ["혈관", "성형술"]로 분할하여 모델이 생소한 용어를 효과적으로 이해하고 처리할 수 있게 해줍니다. AI의 의료 분야 적용 사례에 대해 자세히 알아보세요.
토큰화는 NLP의 기본이지만 임베딩 및 주의 메커니즘과 같은 관련 개념과는 다릅니다. 토큰화는 처리를 위해 원시 텍스트를 준비하는 반면, 임베딩은 토큰을 숫자 벡터로 변환하고 주의 메커니즘은 시퀀스 내에서 토큰의 중요성을 결정합니다.
요약하자면, 토큰화는 AI 및 머신러닝 애플리케이션을 위해 텍스트 데이터를 준비하는 데 있어 매우 중요한 단계입니다. 토큰화의 다양성과 유용성은 감정 분석, 분류, 언어 모델링 등으로 확장되어 최신 AI 워크플로에서 없어서는 안 될 프로세스입니다.
%25202.png)
%202.png)
