Exkurs: Tokenisierung - mkappus1/DatenmanagementMTHS24 GitHub Wiki

Tokenization (oder Tokenisierung) ist ein grundlegender Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Es bezeichnet den Prozess, bei dem ein Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt wird. Diese Tokens können Wörter, Satzzeichen, Satzteile oder sogar Buchstaben sein, abhängig von der jeweiligen Anwendung und dem Ziel der Analyse.

Zweck von Tokenization:

Tokenization ist notwendig, weil Computer Texte nicht direkt verstehen können. Sie benötigen kleinere und strukturierte Einheiten, um Sprache zu analysieren oder mit ihr zu arbeiten. Ein Token repräsentiert eine grundlegende Einheit des Textes, die für eine Analyse sinnvoll ist.

Arten der Tokenization:

  1. Word Tokenization (Wort-Tokenisierung):

    • Der Text wird in Wörter zerlegt.
    • Beispiel:
      • Eingabetext: "Das ist ein Beispiel."
      • Tokens: ["Das", "ist", "ein", "Beispiel", "."]

  2. Sentence Tokenization (Satz-Tokenisierung):

    • Der Text wird in Sätze zerlegt.
    • Beispiel:
      • Eingabetext: "Das ist ein Beispiel. Hier ist ein weiteres."
      • Tokens: ["Das ist ein Beispiel.", "Hier ist ein weiteres."]

  3. Subword Tokenization:

    • Komplexere Methode, bei der Wörter in Teile zerlegt werden, um mit zusammengesetzten oder unbekannten Wörtern umzugehen.
    • Beispiel: Byte Pair Encoding (BPE) oder WordPiece.
      • Eingabetext: "unglaublich"
      • Tokens: ["un", "glaub", "lich"]

  4. Character Tokenization:

    • Der Text wird in einzelne Zeichen zerlegt.
    • Beispiel:
      • Eingabetext: "Text"
      • Tokens: ["T", "e", "x", "t"]

Herausforderungen:

  1. Wortgrenzen in verschiedenen Sprachen:

    • In Sprachen wie Chinesisch oder Japanisch gibt es keine Leerzeichen zwischen Wörtern, was die Tokenisierung schwieriger macht.
    • Beispiel: "我喜欢编程" (Chinesisch) → ["我", "喜欢", "编程"]

  2. Mehrdeutigkeiten:

    • Wörter wie “nicht-erkennen” oder “Fehlinterpretationen” können ohne Kontext schwer korrekt zerlegt werden.

  3. Sonderzeichen und Abkürzungen:

    • Umgang mit Punktierungen, Abkürzungen (z.B.) und Kontraktionen (I'm → ["I", "'m"]).

Anwendung von Tokenization:

  1. Textvorverarbeitung:

    • Vorbereitung eines Textes für maschinelles Lernen oder NLP-Aufgaben wie Sentiment-Analyse, maschinelle Übersetzung, Textklassifikation.

  2. Indexierung:

    • Für Suchmaschinen: Zerlegen von Texten in Tokens, um Inhalte effizient zu durchsuchen.

  3. Sprachmodelle:

    • Moderne Modelle wie GPT, BERT oder Transformer-basierte Systeme verwenden Tokenization, um Eingabetexte in numerische Daten umzuwandeln.

fazit: okenization zerlegt Texte in kleinere, analysierbare Einheiten und ist ein zentraler Bestandteil der Verarbeitung sprachlicher Daten. Sie legt die Grundlage für viele weiterführende NLP-Aufgaben.