自然言語処理におけるトークン化は、テキストを単語、フレーズ、またはトークンと呼ばれるその他の意味のある要素の小さなグループに分割するプロセスです。これは、感情分析、テキストの要約、機械翻訳など、多くの自然言語処理 (NLP) タスクの共通コンポーネントです。一般に、トークン化には、テキストをトークンに分割する場所の決定、特定の文字または単語の削除、結果のトークンを何らかの標準に従って正規化する (すべてを小文字に変換するなど) など、いくつかの手順が含まれます。
多くの場合、文やフレーズの意味は単語が出現するコンテキストに依存する可能性があるため、トークン化は多くの NLP アプリケーションで不可欠なプロセスです。たとえば、文書内で特定の語句を検索する場合、意味を適切に一致させるためにテキストを小さな塊に分割する必要がある場合があります。このため、トークン化が文書検索と情報抽出において重要な役割を果たします。
文をトークン化するときの目標は、テキストの意味のある最小単位を識別することです。これは、個々の単語または単なる形態素 (単語の一部) のような小さなものにすることができます。たとえば、「read」という単語を「read」（動詞）と「er」（名詞接尾辞）にトークン化すると、システムが単語間の語彙関係のタイプを理解するのに役立ちます。
トークン化は、テキストの特定の部分を分離してさらに処理するためにも使用されます。これは、キーフレーズや名前などの重要な情報をテキストから抽出するためによく使用されます。さらに、トークン化を使用してテキスト内のパターンを検出できます。たとえば、フレーズの長さによってテキストをトークン化することにより、特定の文の調子を判断するために使用できます。
テキストの個々の要素を分離することに加えて、トークン化を使用してテキストを正規化し、機械学習アルゴリズムに適したものにすることもできます。たとえば、システムが小文字の単語のみを認識するようにトレーニングされている場合、トークン化により大文字と小文字の両方の単語を認識できるようになります。
全体として、自然言語処理におけるトークン化は、言語を処理して理解するための強力なツールです。テキストを小さなトークンまたはフレーズに分割することで、システムは関連情報をより簡単に抽出し、パターンを検出し、テキストを正規化することができます。
