Tokenisierung bezeichnet den Prozess, bei dem Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zerlegt wird. Diese Einheiten können Wörter, Teile von Wörtern oder sogar einzelne Zeichen sein. Die Tokenisierung ist ein grundlegender Schritt in der Verarbeitung natürlicher Sprache durch künstliche Intelligenz, da sie es ermöglicht, unstrukturierten Text in eine strukturierte Form zu überführen, die von Algorithmen verarbeitet werden kann.
Die Tokenisierung dient dazu, den Text in handhabbare und analysierbare Bestandteile zu zerlegen. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung oder Stimmungsanalyse. Ohne diese Zerlegung könnten die komplexen Muster und Beziehungen in der Sprache nicht effektiv von AI-Modellen erfasst werden.
Der Prozess der Tokenisierung umfasst in der Regel mehrere Schritte. Zunächst wird der Text in Wörter oder Sätze aufgeteilt. Anschließend werden Punkte, Kommas und andere Satzzeichen entfernt oder gesondert behandelt. Darüber hinaus können Tokenisierungsalgorithmen auch mit unbekannten Wörtern umgehen, indem sie diese in bekannte Teile zerlegen oder durch spezielle Tokens repräsentieren.
Es gibt verschiedene Techniken der Tokenisierung, wie beispielsweise die regelbasierte, statistische oder hybride Zerlegung. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile und eignet sich je nach Anwendungszweck und Sprache unterschiedlich gut. Moderne Modelle wie Transformers nutzen oft eine Kombination aus diesen Techniken, um eine präzise und effiziente Tokenisierung zu gewährleisten.
Die Tokenisierung ist somit ein entscheidender Schritt, um die Verarbeitung und Analyse von Text durch künstliche Intelligenz zu ermöglichen und zu optimieren.