标记化策略是一种将文本字符串分解为多个部分的方法，以便更轻松地处理和分析数据。这是文本分析和自然语言处理 (NLP) 中至关重要但经常被忽视的一步。标记化也可以被视为各种类型的文本挖掘（例如文档聚类、信息提取和文本摘要）的第一步。标记化策略涉及分割句子、短语、单词甚至单个字符等方法。
为了正确地从文本中提取含义并获得有用的见解，标记化至关重要。它使许多机器学习模型能够更准确、更高效地处理文本输入。
标记化策略有四种主要类型，它们的准确性和处理速度各不相同：
1. 单词标记化：单词标记化涉及将单词或句子分割成单独的单词。这种类型的标记化仅适用于一种语言的字符串。它从句子中删除标点符号、空格和其他字符。
2. 字符分词：该方法将文本字符串逐个字符地分割。这对于基于拼写（例如拼写错误、专有名词和其他此类元素）的搜索非常有用。
3. 按标点符号化：此方法使用标点符号（例如句点、逗号、破折号和其他符号）分割文本字符串。它可用于根据标点符号提取句子、短语和单词。
4. 句子标记化：句子标记化是一种更复杂的方法，用于将句子分解成更小的组件，例如单词、音节和短语。这种方法对于分析较长的文本和更复杂的文档非常有用，例如具有多个作者和主题的文档。
尽管标记化似乎是一项简单的任务，但它是文本处理的重要组成部分，在开发网站词典时应考虑到这一点。标记化策略用于从语音转录到电子邮件的各种类型的文本数据，以确定文本的情感、主题和目的。此外，标记化还可作为许多 NLP 任务的预处理步骤，例如情感分析、文本摘要和自动问答。
