Tokenizasyon Stratejileri, verilerin daha kolay işlenmesini ve analiz edilmesini sağlamak için bir metin dizesini parçalara ayırma yöntemidir. Bu, metin analitiği ve doğal dil işlemede (NLP) çok önemli ancak sıklıkla gözden kaçan bir adımdır. Tokenizasyon aynı zamanda belge kümeleme, bilgi çıkarma ve metin özetleme gibi çeşitli metin madenciliği türlerinin ilk adımı olarak da görülebilir. Tokenizasyon stratejileri cümleleri, cümleleri, kelimeleri ve hatta bireysel karakterleri bölmek gibi yöntemleri içerir.
Anlamı doğru bir şekilde çıkarmak ve metinden yararlı bilgiler elde etmek için simgeleştirme önemlidir. Birçok makine öğrenimi modelinin metin girişinde daha doğru ve verimli çalışmasını sağlar.
Doğrulukları ve işlem hızları açısından farklılık gösteren dört ana tokenizasyon stratejisi türü vardır:
1. Kelime Simgeleştirme: Kelime simgeleştirme, kelimeleri veya cümleleri ayrı ayrı kelimelere ayırmayı içerir. Bu tür tokenizasyon yalnızca bir dilin dizeleri için en iyi sonucu verir. Cümledeki noktalama işaretlerini, boşlukları ve diğer karakterleri kaldırır.
2. Karakter Belirleme: Bu yöntem, metin dizelerini karakter karakter böler. Bu, hatalı yazımlar, özel isimler ve benzeri diğer öğeler gibi yazım kurallarına dayalı arama yapmak için yararlı olabilir.
3. Noktalama İşaretlerine Göre Belirleme: Bu yaklaşım, metin dizelerini nokta, virgül, tire ve diğer simgeler gibi noktalama işaretlerini kullanarak böler. Noktalama işaretlerine göre cümleleri, cümleleri ve kelimeleri çıkarmak için kullanılabilir.
4. Cümle Belirleme: Cümle belirleme, cümleleri kelimeler, heceler ve ifadeler gibi daha küçük bileşenlere bölmek için kullanılan daha karmaşık bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım, daha uzun metinleri ve birden fazla yazarı ve konusu olan daha karmaşık belgeleri analiz etmek için kullanışlıdır.
Tokenleştirme basit bir görev gibi görünse de metin işlemenin önemli bir parçasıdır ve web siteleri için sözlükler geliştirirken dikkate alınmalıdır. Tokenizasyon stratejileri, metnin duygusunu, konusunu ve amacını belirlemek için ses transkriptlerinden e-postalara kadar çeşitli metin verileri üzerinde kullanılır. Ayrıca tokenizasyon, duygu analizi, metin özetleme ve otomatik soru yanıtlama gibi birçok NLP görevi için bir ön işleme adımı olarak hizmet eder.
