自然言語処理で使われる「トークン」の概念について解説します。
自然言語処理において、「トークン」とは、文章やテキストの中の意味の1つの単位を表す文字の並びのことを指します。このトークンは、多くの場合、個々の単語ですが、句読点や数字など、意味を伝える記号である場合もあります。
自然言語を処理するために、AIモデルはテキストを個々のトークンに分解して、テキストの構造と意味を理解できるようにする必要があります。このプロセスは「トークン化」と呼ばれ、テキストを個々のトークンに分離し、不要な文字や空白を削除して、すべてを標準的な形式に変換する。
トークン化されたテキストは、AIモデルによって分析され、異なるトークン間の関係に基づいて、テキストの意味を解釈することができます。これにより、モデルはテキストの文脈を理解し、その理解に基づいて応答や予測を生成することができます。
全体として、「トークン」の概念は自然言語処理における基本的な概念であり、AIモデルが自然言語のテキストを理解し生成できるようにする上で重要な役割を担っている。