Descobre o poder da tokenização em NLP e ML! Aprende como dividir o texto em tokens melhora as tarefas de IA, como a análise de sentimentos e a geração de texto.
A tokenização é uma etapa fundamental de pré-processamento em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizagem Automática (AM), particularmente vital no Processamento de Linguagem Natural (PLN). Envolve a decomposição de sequências de texto ou outros dados em unidades mais pequenas e geríveis, denominadas tokens. Estes tokens servem como blocos de construção básicos que os algoritmos utilizam para compreender e processar a informação, transformando a entrada bruta num formato adequado para análise.
A ideia central da tokenização é a segmentação. Para dados de texto, isso normalmente significa dividir frases em palavras, subpalavras ou até mesmo caracteres individuais com base em regras predefinidas ou padrões aprendidos. Por exemplo, a fraseUltralytics YOLOv8 is powerful" pode ser tokenizada em: ["Ultralytics", "YOLOv8", "is", "powerful"]. O método específico escolhido depende da tarefa e da arquitetura do modelo. As técnicas comuns incluem a divisão por espaços em branco e pontuação, ou a utilização de métodos mais avançados como Codificação de pares de bytes (BPE) ou Pedaço de Palavra, que são frequentemente utilizados em Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como BERT para lidar eficazmente com grandes vocabulários e palavras desconhecidas.
A tokenização é essencial porque a maioria dos modelos de ML requerem dados numéricos. Ao converter o texto em tokens discretos, podemos então mapear esses tokens para representações numéricas, como embeddings, permitindo que os modelos aprendam padrões e relações dentro dos dados. Este processo está na base de inúmeras aplicações de IA:
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["The", "service", "was", "excellent", "!"]). Cada ficha é então analisado, muitas vezes utilizando a sua incorporação, permitindo que o modelo classifique o sentimento geral como positivo, negativo ou neutro. Isto é crucial para as empresas que analisam o feedback dos clientes. Sabe mais sobre a análise de sentimentos.Embora tradicionalmente associado à PNL, o conceito estende-se à Visão por Computador (CV). Nos transformadores de visão (ViT), as imagens são divididas em fragmentos de tamanho fixo, que são tratados como "tokens visuais". Estes tokens são depois processados de forma semelhante aos tokens de texto nos transformadores de PNL, permitindo que os modelos compreendam as hierarquias espaciais e o contexto nas imagens.
A tokenização eficaz padroniza os dados de entrada, simplifica o processamento dos modelos e ajuda a gerir o tamanho do vocabulário, especialmente com métodos de subpalavras. Bibliotecas como Hugging Face Tokenizers e kits de ferramentas como NLTK fornecem implementações robustas. Plataformas como o Ultralytics HUB geralmente abstraem as complexidades do pré-processamento de dados, incluindo a tokenização, simplificando o fluxo de trabalho para modelos de treinamento criados com estruturas como PyTorch ou TensorFlow. Entender a tokenização é fundamental para construir e otimizar muitos sistemas modernos de IA.
