Strategi Tokenisasi adalah metode memecah string teks menjadi beberapa bagian untuk memudahkan pemrosesan dan analisis data. Ini adalah langkah penting namun sering diabaikan dalam analisis teks dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Tokenisasi juga dapat dilihat sebagai langkah awal untuk berbagai jenis penambangan teks seperti pengelompokan dokumen, ekstraksi informasi, dan peringkasan teks. Strategi tokenisasi melibatkan metode seperti memisahkan kalimat, frasa, kata, dan bahkan karakter individual.
Tokenisasi sangat penting untuk mengekstrak makna dengan benar dan mendapatkan wawasan berguna dari teks. Hal ini memungkinkan banyak model pembelajaran mesin beroperasi lebih akurat dan efisien pada input teks.
Ada empat jenis utama strategi tokenisasi, yang bervariasi dalam hal akurasi dan kecepatan pemrosesan:
1. Tokenisasi Kata: Tokenisasi kata melibatkan pemisahan kata atau kalimat menjadi kata-kata individual. Jenis tokenisasi ini berfungsi paling baik untuk string dalam satu bahasa saja. Ini menghilangkan tanda baca, spasi, dan karakter lain dari sebuah kalimat.
2. Tokenisasi Karakter: Metode ini membagi string teks karakter demi karakter. Hal ini berguna untuk mencari berdasarkan ejaan, misalnya salah ejaan, kata benda, dan elemen serupa lainnya.
3. Tokenisasi berdasarkan Tanda Baca: Pendekatan ini membagi string teks menggunakan tanda baca, seperti titik, koma, tanda hubung, dan simbol lainnya. Ini dapat digunakan untuk mengekstrak kalimat, frasa, dan kata berdasarkan tanda bacanya.
4. Tokenisasi Kalimat: Tokenisasi kalimat adalah pendekatan yang lebih kompleks yang digunakan untuk memecah kalimat menjadi komponen yang lebih kecil, seperti kata, suku kata, dan frasa. Pendekatan ini berguna untuk menganalisis teks yang lebih panjang dan dokumen yang lebih kompleks, seperti dokumen yang memiliki banyak penulis dan topik.
Meskipun tokenisasi tampak seperti tugas sederhana, ini adalah bagian penting dari pemrosesan teks dan harus dipertimbangkan ketika mengembangkan kamus untuk situs web. Strategi tokenisasi digunakan pada berbagai jenis data teks mulai dari transkrip suara hingga email untuk menentukan sentimen, topik, dan tujuan teks. Selain itu, tokenisasi berfungsi sebagai langkah pra-pemrosesan untuk banyak tugas NLP seperti analisis sentimen, peringkasan teks, dan menjawab pertanyaan otomatis.
