初學者 AI 技能提升
從頭開始學習 AI 和 ChatGPT 的基礎知識。
代幣化解釋
想像一下，您正在嘗試教孩子閱讀。您不必直接深入複雜的段落，而是先介紹單個字母，然後介紹音節，最後介紹整個單字。同樣，標記化將大量文本分解為機器更容易消化和理解的單元。
標記化的主要目標是以對機器有意義的方式 加納電話號碼列表 表示文字而不失去其上下文。透過將文字轉換為標記，演算法可以更輕鬆地識別模式。這種模式識別至關重要，因為它使機器能夠理解並響應人類輸入。例如，當機器遇到「運行」這個詞時，它不會將其視為單一實體，而是將其視為可以分析並從中得出含義的標記組合。
要更深入地研究其機制，請考慮「聊天機器人很有幫助」這句話。當我們用單字標記這個句子時，它會轉換為單字的陣列：
["Chatbots", "are", "helpful"].
這是一種簡單的方法，其中空間通常決定令牌的邊界。然而，如果我們按字符進行標記，句子將分為：
["C", "h", "a", "t", "b", "o", "t", "s", " ", "a", "r", "e", " ", "h", "e", "l", "p", "f", "u", "l"].
這種字元層級的細分更加精細，對於某些語言或特定的 NLP 任務特別有用。
本質上，標記化類似於剖析一個句子以了解其結構。正如醫生研究單一細胞來理解器官一樣，NLP 從業者使用標記化來剖析和理解文本的結構和意義。
值得注意的是，雖然我們的討論集中在語言處理背景下的標記化，但術語「標記化」也用於安全和隱私領域，特別是在信用卡標記化等資料保護實踐中。在這種情況下，敏感資料元素會被替換為非敏感等價元素（稱為令牌）。這種區別對於防止兩種上下文之間的任何混淆至關重要。
代幣化的類型
標記化方法根據文字分解的粒度和手邊任務的具體要求而有所不同。這些方法的範圍包括從將文字剖析成單字到將它們分解成字元甚至更小的單元。以下是對不同類型的詳細了解：
單字標記化。此方法將文字分解為單獨的單字。這是最常見的方法，對於單字邊界清晰的語言（例如英語）特別有效。
字元標記化。在這裡，文字被分割成單獨的字元。此方法對於缺乏清晰單字邊界的語言或需要精細分析（例如拼字糾正）的任務很有用。
子詞標記化。為了在單字和字元標記化之間取得平衡，此方法將文字分解為可能大於單字元但小於整個單字的單元。例如，「聊天機器人」可以標記為「聊天」和「機器人」。這種方法對於透過組合較小單位形成意義的語言或在 NLP 任務中處理詞彙表外的單字時特別有用。
下表解釋了這些差異：
類型 描述 使用案例
單字標記化 將文字分解為單獨的單字。 對於單字邊界清晰的語言（如英語）有效。
字元標記化 將文字分割成單一字元。 對於沒有明確單字邊界的語言或需要精細分析的任務很有用。
子詞標記化 將文字分解為大於字元但小於單字的單元。 對於具有複雜形態或處理詞彙外單字的語言有益。
代幣化用例
標記化是數位領域眾多應用程式的支柱，使機器能夠處理和理解大
