标记化是自然语言处理（NLP）的一个基本过程，包括将文本流划分为称为标记的单个元素。这些标记可以是单词、句子甚至字符，具体取决于特定 NLP 任务所需的粒度。标记化是文本预处理的关键步骤，能让机器学习模型有效地解释和分析文本数据。
标记化有助于将原始文本数据转换为机器学习和深度学习模型所需的结构化格式。它允许 NLP 模型理解文本数据中的上下文、语义和句法结构。这一过程对于语言建模、文本分类、情感分析和机器翻译等任务至关重要。
情感分析：通过将评论或评论标记为单词，模型可以检测文本数据中表达的情感。了解有关情感分析的更多信息。
机器翻译：标记化有助于将句子分解成易于管理的片段，便于模型进行准确翻译。探索机器翻译。
文本摘要：标记化有助于将冗长的文档分成若干句子，以便生成简洁、翔实的摘要。了解有关文本摘要的更多信息。
标记化经常与嵌入和分割等术语混淆，但两者是截然不同的。嵌入（Embeddings）是将标记转换成能捕捉语义的数字向量，而分割（Segmentation）则是识别图像中的对象，如图像分割（Image Segmentation）中所使用的。
语音识别：标记化用于将语音输入转换为文本标记，使系统能够流畅地处理口语。例如，虚拟助手等应用程序在很大程度上依靠标记化来解释命令。
基于文本的聊天机器人：标记化处理用户查询，使聊天机器人能够通过理解自然语言输入生成准确、相关的回复。探索人工智能聊天机器人的力量。
有几个库为 NLP 中的标记化提供了便利，包括Python's Natural Language Toolkit (NLTK) 和 SpaCy。这些工具为有效分割和处理文本提供了强大的功能。
Ultralytics HUB 将标记化技术用于各种 NLP 任务，确保机器学习模型能够无缝处理文本数据。了解Ultralytics HUB 如何使人工智能在此类任务中易于使用和部署。
总之，标记化是将文本数据转换为机器学习模型可以解释和使用的格式的一个途径。它不仅在改进基于文本的人工智能操作方面发挥着关键作用，而且在促进 NLP 领域的进一步发展方面也发挥着重要作用。有关标记化和相关概念的更多信息，请访问Ultralytics 词汇表。
