Estratégias de tokenização são um método de dividir uma sequência de texto em partes para facilitar o processamento e a análise dos dados. É uma etapa crucial, mas muitas vezes esquecida, na análise de texto e no processamento de linguagem natural (PNL). A tokenização também pode ser vista como o primeiro passo para vários tipos de mineração de texto, como agrupamento de documentos, extração de informações e resumo de texto. As estratégias de tokenização envolvem métodos como separar sentenças, frases, palavras e até caracteres individuais.
A tokenização é essencial para extrair adequadamente o significado e obter insights úteis do texto. Ele permite que muitos modelos de aprendizado de máquina operem com mais precisão e eficiência na entrada de texto.
Existem quatro tipos principais de estratégias de tokenização, que variam em termos de precisão e velocidade de processamento:
1. Tokenização de palavras: A tokenização de palavras envolve a divisão de palavras ou frases em palavras individuais. Esse tipo de tokenização funciona melhor apenas para strings de um idioma. Remove sinais de pontuação, espaços e outros caracteres de uma frase.
2. Tokenização de caracteres: este método divide strings de texto caractere por caractere. Isso pode ser útil para pesquisas com base na ortografia, como erros ortográficos, nomes próprios e outros elementos semelhantes.
3. Tokenização por pontuação: esta abordagem divide strings de texto usando sinais de pontuação, como pontos, vírgulas, travessões e outros símbolos. Ele pode ser usado para extrair sentenças, frases e palavras com base em sua pontuação.
4. Tokenização de frases: A tokenização de frases é uma abordagem mais complexa usada para dividir frases em componentes menores, como palavras, sílabas e frases. Essa abordagem é útil para analisar textos mais longos e documentos mais complexos, como aqueles com múltiplos autores e temas.
Embora a tokenização possa parecer uma tarefa simples, é uma parte importante do processamento de texto e deve ser considerada no desenvolvimento de dicionários para websites. Estratégias de tokenização são usadas em vários tipos de dados de texto, desde transcrições de voz até e-mails, para determinar o sentimento, o tópico e a finalidade do texto. Além disso, a tokenização serve como uma etapa de pré-processamento para muitas tarefas de PNL, como análise de sentimento, resumo de texto e resposta automática a perguntas.
