토큰화의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
토큰화의 의미와 개념을 이해합니다.
토큰화(Tokenization)란 문장 등 대용량 텍스트 데이터를 자연어 처리 및 텍스트 분석에 활용할 수 있도록 토큰이라는 단어 형태의 작은 단위로 분할하는 분할 기법을 말한다. 토큰화)는 생성적 AI와 같습니다. 인공지능(AI)큰 텍스트를 단어, 문장, 문자 등의 작은 텍스트 단위로 나누어 텍스트 데이터를 인식하고 분석할 수 있도록 하는 과정입니다. 토큰은 문장 등의 대용량 텍스트 데이터에서 단어별로 구분된 최소한의 의미 있는 텍스트입니다. 단위입니다. 토큰화는 텍스트 데이터의 전처리 프로세스 중 하나입니다. 토큰화는 주어진 텍스트 데이터를 토큰이라는 작은 단위로 분리하는 프로세스입니다. 단어나 문장과 같은 자연어 형태는 인간이 이해할 수 있고 친숙할 수 있는 언어 단위입니다. 인공지능(AI)그러나 컴퓨터에서 유효하지 않은 형태이기 때문에 토큰화 단계를 거쳐 토큰이라는 데이터를 나누는 단위를 설정하고 이를 텍스트 데이터로 나누어 컴퓨터에 입력하는 전처리 과정이다. 토큰화의 결과는 인공지능 분석 모델의 구성과 정확성이다. 이는 상당한 영향을 미치는 매우 중요한 프로세스입니다. 토큰화에는 단어 토큰화, 문장 토큰화, 문자 토큰화의 세 가지 유형이 있습니다. 세 가지 유형의 토큰화 중에서 가장 일반적인 유형의 토큰화는 단어 토큰화입니다.
토큰화 의미 및 개념 설명
토큰화란 자연어 처리(NLP) 분야에서 텍스트 데이터를 단어, 문장, 문자 등의 작은 단위로 나누는 과정을 말한다. 토큰화는 자연어 처리 및 텍스트 분석을 의미합니다. 이를 활용하기 위해서는 큰 텍스트를 인공지능(AI)이 데이터를 인식하고 분석할 수 있도록 작은 최소 단위로 나누는 과정이다. 토큰화를 통해 최소 단위로 나눈 결과를 토큰이라고 합니다. 토큰(Token)은 텍스트 데이터에서 의미 있는 가장 작은 단위를 말합니다. 일반적으로 단어 단위로 나누어져 있기 때문에 단어로도 볼 수 있습니다. 토큰화는 텍스트를 토큰이라는 작은 단위로 분리하는 프로세스입니다.
[토큰화 예시]“전자제품을 좋아해요” → (토큰화) → [‘나는’, ‘전자 제품을’,’좋아한다’]
위 예에서 “나는 전자제품을 좋아한다”라는 문장을 토큰으로 나누는 과정인 토큰화를 거치면, 타겟 문장은 “나”, “전자제품”, “나는 좋아한다”가 된다. 토큰으로 나누어진 결과를 얻을 수 있습니다. 토큰은 일반적으로 단어를 기준으로 구분됩니다. 토큰은 형태소와 다릅니다. 형태소는 더 작은 의미 단위로 나누어진 단어입니다. . 위의 예에서 ‘전자제품’ 토큰은 형태소 ‘전자제품’과 ‘을’로 더 나눌 수 있습니다. 토큰화에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 토큰화에는 단어 토큰화, 문장 토큰화, 문자 토큰화의 세 가지 유형이 있습니다.[토큰화의 3가지 종류]
단어 토큰화는 텍스트 데이터를 작은 단어 단위로 분할하는 것을 의미합니다. 단어 수준의 토큰화를 통해 단어의 빈도나 중요도를 분석할 수 있습니다. 단어 토큰화 방법은 가장 일반적인 토큰화 방법입니다. 텍스트는 특정 구분 기호를 사용하여 분할됩니다. 문장 토큰화란 긴 텍스트 데이터나 문서를 문장으로 나누는 것을 말합니다. 문장 자체의 의미를 고려하고 다루어야 할 때 사용하는 기법이다. 문자 토큰화란 텍스트 데이터를 문자 단위로 나누는 것을 말한다. 단어 단위보다 작은 단위로 나누어져 있습니다. 이는 단어의 의미보다는 특정 문자의 패턴을 분석하는 데 사용될 수 있습니다. 캐릭터 토큰화의 확장 버전은 하위 유닛 토큰화입니다. 하위 단어 토큰화는 여러 문자를 나누는 방법입니다. 세 가지 유형의 토큰화 중에서 단어 토큰화가 가장 일반적인 유형의 토큰화입니다. 토큰의 경우 사용자가 실행하려는 목적에 따라 유동적이고 유동적입니다. 으로 설정할 수 있습니다. 텍스트 데이터는 인터넷 상에 존재하는 웹사이트 콘텐츠, 블로그 콘텐츠, 뉴스 콘텐츠, SNS 콘텐츠, 이메일, 채팅 콘텐츠 등이 될 수 있습니다. 텍스트 데이터 분석 또는 모델 개발과 같은 특정 목적을 위해. 수집된 텍스트 데이터를 코퍼스(corpus)라고 합니다. 코퍼스(Corpus)는 말뭉치의 일종이다. 자연어 처리 과정에서는 데이터 전처리를 통해 코퍼스에 특징이 생성됩니다. 특징(feature)은 토큰화, 정제, 정규화, 불용어 처리, 인코딩 등의 과정을 거쳐 실제 모델의 입력 데이터로 사용되는 데이터입니다. 자연어 처리 과정에서는 분석할 텍스트 데이터를 수집하고, 수집된 코퍼스를 수집합니다. 데이터는 토큰화, 정제, 정규화, 인코딩을 거쳐 데이터 처리 과정을 거치게 됩니다. 그런 다음, 특성을 통해 분석 모델을 개발하고 훈련하여 분석 모델을 개발합니다. 토큰화는 말뭉치를 기능으로 변환하는 과정에 있습니다. 토큰화는 텍스트 데이터를 작은 조각으로 나누는 것입니다. 토큰화는 자연어 처리에서 가장 일반적인 전처리 방법입니다. 토큰화에서는 문장 부호, 특수 문자 또는 공백을 토큰 경계로 사용해서는 안 됩니다. . 그리고 처리하려는 국가의 언어에 따라 토큰을 다르게 설정해야 합니다. 영어와 한국어는 다르기 때문이죠. 영어는 고립된 언어이고 대부분의 경우 의미를 구별할 수 있는 가장 작은 단위는 공백이다. 하지만 한국어는 교착어이므로 명사와 조사, 동사 어간과 어미를 구분해야 합니다. 토큰은 GPT 채팅(GPT 채팅)등의 생성 AI에서 매우 중요한 역할을 합니다. 자연어 처리 모델 중 RNN, GRU, LSTM 등의 신경망 모델은 토큰화된 데이터를 이용해 학습됩니다. 토큰은 Chat GPT 서비스의 충전 단위로도 사용됩니다. 충전 단위로서 입력과 출력에 사용되는 문장의 길이에 제한이 있습니다. Chat GPT의 경우 토큰 단위로 입출력이 제한됩니다. Chat GPT를 제작하고 서비스하는 개방형 AI 회사는 모델에 따라 토큰 제한이 다른 서비스를 제공합니다. 토큰과 토큰화를 사용하여 단어 사전을 만들 수도 있습니다.