Warum brauchen wir eine Tokenisierung?

Durch die Zerlegung von Text in kleinere Einheiten oder Token erleichtert die Tokenisierung die Verarbeitung großer Mengen unstrukturierter Informationen. Diese Token können je nach den spezifischen Anforderungen der Aufgabe Wörter, Phrasen oder sogar Zeichen sein.

Die resultierende numerische Darstellung aus der Tokenisierung ermöglicht die Entwicklung anspruchsvoller Modelle, die verschiedene Aufgaben ausführen können. Dazu gehören unter anderem Textklassifizierung, Stimmungsanalyse und Sprachgenerierung.

Tokenisierung ist ein zentraler Prozess in der Datenvorverarbeitung für Anwendungen des maschinellen Lernens. Es dient als grundlegender Schritt bei der Umwandlung von Textdaten in ein Format, das von Algorithmen effizient genutzt werden kann.

Bei der Textklassifizierung geht es beispielsweise darum, einem bestimmten Text basierend auf seinem Inhalt eine vordefinierte Kategorie oder Bezeichnung zuzuweisen. Die Sentimentanalyse hingegen zielt darauf ab, den emotionalen Ton eines Textes zu bestimmen, ob dieser nun positiv, negativ oder neutral ist.

Das Hauptziel der Tokenisierung besteht darin, Rohtext in eine numerische Darstellung umzuwandeln. Diese numerische Form ermöglicht das Erfassen und Analysieren der Daten durch Modelle des maschinellen Lernens, die von Natur aus mit Zahlen arbeiten.