자연어 처리에서의 토크나이제이션 입문

NLP에서의 토크나이제이션 소개

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텍스트 분류: 토크나이제이션은 텍스트 분류 모델을 위한 중요한 전처리 단계로, 토큰화된 텍스트가 분류기의 입력으로 사용됩니다.
기계 번역: 토크나이제이션은 기계 번역 시스템에 필수적이며, 원문 텍스트를 번역 가능한 단위로 분해한 뒤 대상 언어에서 다시 조합할 수 있도록 해줍니다.
감성 분석: 토크나이제이션은 텍스트에서 전체 감정에 기여하는 개별 단어와 구를 식별하는 데 도움을 줍니다.
개체명 인식: 토크나이제이션은 입력 텍스트에서 사람, 조직, 위치와 같은 관련 개체를 식별하고 추출하는 데 사용됩니다.
언어 모델링: 토크나이제이션은 언어 모델링의 핵심 구성 요소로, 토큰화된 텍스트를 사용해 자연어를 생성하거나 예측할 수 있는 모델을 학습합니다.

NLP에서 토크나이제이션의 필요성

정보 검색: 검색 엔진은 텍스트를 검색 가능한 단위로 분해해 사용자 쿼리를 관련 문서와 매칭하므로, 토크나이제이션은 필수적입니다.
텍스트 생성: 토크나이제이션은 입력의 순서와 구조를 이해하게 함으로써, 언어 모델이 일관되고 문법적으로 올바른 텍스트를 생성할 수 있도록 합니다.
문법 분석: 품사 태깅과 의존 구문 분석처럼 텍스트의 문법적 구조에 대한 깊은 이해가 필요한 작업을 수행하려면, 토크나이제이션이 선행되어야 합니다.
의미 이해: 토크나이제이션은 의미 분석의 기반으로, NLP 시스템이 텍스트에서 의미와 관계를 추출하도록 합니다.

토크나이제이션 기법 개요

출처

단어 수준 토크나이제이션

서브워드 토크나이제이션:

문자 수준 토크나이제이션:

토크나이제이션 도구와 라이브러리

NLTK(Natural Language Toolkit):

spaCy:

Hugging Face Tokenizers:

실무 가이드: 다양한 토크나이제이션 전략 구현 방법

NLTK 토크나이제이션 예시

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize


text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

spaCy 토크나이제이션 예시:

import spacy


nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("The quick brown fox jumps over the lazy dog.")


# Tokenize the document
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)

Hugging Face 토크나이제이션 예시:

from transformers import BertTokenizer


tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
tokens = tokenizer.tokenize(text)
print(tokens)

토크나이즈 결과 비교

NLTK 토크나이제이션



알파벳 문자 시퀀스(예: “the”, “quick”)
숫자(예: “123”)
문장 부호(예: “.”, “,”, “!”)

spaCy 토크나이제이션:



Hugging Face 토크나이제이션:



개별 문자로 구성된 어휘부터 시작합니다.
그다음 가장 빈도가 높은 토큰 쌍(문자 또는 서브워드)을 반복적으로 찾아 이를 새로운 서브워드 토큰으로 병합합니다.
이 과정은 원하는 어휘 크기에 도달할 때까지 계속됩니다.

결론: 올바른 토크나이제이션 기법 선택