Ein Token ist eine grundlegende Einheit in der Verarbeitung von Texten im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Tokens werden verwendet, um Text in kleinere, handhabbare Einheiten zu unterteilen, die von KI-Systemen verarbeitet werden können.
Die Tokenisierung ist der Prozess, bei dem ein Text in Tokens aufgeteilt wird. Diese Einheiten können Wörter, Zahlen, Symbole oder sogar Teile von Wörtern sein. Zum Beispiel wird der Satz „Das ist ein Beispiel.“ in die Tokens „Das“, „ist“, „ein“, „Beispiel“ und „.“ unterteilt.
Tokens können auf unterschiedliche Weise erstellt werden. Bei der word-level-Tokenisierung werden Wörter als ganze Einheiten behandelt, während bei der subword-level-Tokenisierung Wörter in kleinere Teile zerlegt werden, um seltene oder unbekannte Wörter besser zu verarbeiten. Ein Beispiel hierfür ist die Methode Byte Pair Encoding (BPE), die Wörter in häufig vorkommende Teilstrings unterteilt.
In einigen Fällen werden auch spezielle Tokens verwendet, um bestimmte Funktionen in KI-Modellen zu ermöglichen. Beispielsweise verwenden Modelle wie BERT spezielle Tokens wie [CLS] für die Klassifikation von Texten oder [SEP] zur Trennung von Satzteilen.
Die Verwendung von Tokens ist entscheidend für die Funktion von KI-Systemen, da sie es ermöglichen, Text in eine strukturierte und maschinell verarbeitbare Form zu bringen. Ohne Tokenisierung könnten KI-Modelle nicht effektiv mit Textdaten arbeiten.