Tokenisierung ist ein grundlegendes Konzept in Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), ein Zweig von künstliche Intelligenz Dadurch können Maschinen die menschliche Sprache verstehen und verarbeiten. Im Kern geht es bei der Tokenisierung darum, Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zu zerlegen. Tokens können Wörter, Wortteile oder sogar einzelne Zeichen sein. Dieser Prozess ist unerlässlich, um komplexe Textdaten in ein Format zu konvertieren, das Maschinen effektiv analysieren und verarbeiten können.
Tokenisierung findet in zahlreichen praktischen Anwendungen breite Verwendung. Suchmaschinen nutzen sie, um relevante Dokumente zu indexieren und abzurufen, indem sie Suchanfragen in handhabbare Komponenten zerlegen. Chatbots und virtuelle Assistenten können mithilfe der Tokenisierung Nutzereingaben verstehen und passende Antworten generieren. In der Stimmungsanalyse ermöglicht sie es Modellen, Schlüsselwörter oder -phrasen zu identifizieren und zu interpretieren, die positive oder negative Stimmungen signalisieren. Auch in Übersetzungssystemen spielt die Tokenisierung eine entscheidende Rolle bei der Angleichung von Ausgangs- und Zielsprache und gewährleistet so präzise und aussagekräftige Übersetzungen. Durch diese und weitere Anwendungen ist die Tokenisierung ein wichtiger Baustein für die Entwicklung intelligenter sprachbasierter Technologien.
In diesem Artikel gehen wir näher auf das Konzept der Tokenisierung ein und untersuchen ihre verschiedenen Techniken sowie deren Bedeutung im Bereich NLP. Ob Anfänger oder Experte – das Verständnis dieser Feinheiten hilft Ihnen, das volle Potenzial von NLP auszuschöpfen.
Was ist Tokenisierung?
Tokenisierung ist der Prozess, einen Textstrom in einzelne Einheiten, sogenannte Tokens, zu zerlegen. Diese Tokens dienen als Bausteine für verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und ermöglichen es Maschinen, Textdaten effektiv zu interpretieren und zu analysieren. Je nach gewähltem Ansatz können Tokens verschiedene Formen annehmen:
- Wörter: Die einfachste Methode, bei der der Text anhand von Leerzeichen und Satzzeichen aufgeteilt wird. Zum Beispiel:“Maschinelles Lernen macht Spaß." wird zu [”Maschine“, ”Lernen“, ”ist“, ”Spaß“, ”.“].
- Teilwörter: Diese Methode zerlegt Wörter in sinnvolle Teilbegriffe, was besonders nützlich für die Verarbeitung seltener oder zusammengesetzter Wörter ist. Beispielsweise kann “Machine learning” in [“ma”, “chine”, “learn”, “ing”] tokenisiert werden.
- Figuren: Der Text ist in einzelne Zeichen unterteilt, wie zum Beispiel [“M”, “a”, “c”, “h”, “i”, “n”, “e”] für das Wort “Maschine”.
Die Wahl des geeigneten Token-Typs hängt von den spezifischen Anforderungen und Herausforderungen der jeweiligen NLP-Aufgabe ab.
Arten der Tokenisierung
Wortbasierte Tokenisierung
Die wortbasierte Tokenisierung ist eine der am weitesten verbreiteten Techniken in der Textanalyse, insbesondere in Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Dabei wird ein Text je nach Sprache in einzelne Wörter oder Silben zerlegt. Im Englischen beispielsweise werden Wörter üblicherweise mithilfe von Leerzeichen getrennt. So würde der Satz “Let us learn tokenization” in [“Let”, “us”, “learn”, “tokenization”] tokenisiert. Im Vietnamesischen, wo Wörter aus mehreren, durch Leerzeichen verbundenen Silben bestehen können, sind für die Tokenisierung unter Umständen komplexere Methoden erforderlich, um jedes Wort präzise zu identifizieren.
Eine der einfachsten Methoden zur wortbasierten Tokenisierung ist die Verwendung der `split()`-Methode in Programmiersprachen wie Python oder die Nutzung regulärer Ausdrücke (RegEx). Darüber hinaus bieten zahlreiche Python-Bibliotheken wie NLTK, spaCy, Keras und Gensim Werkzeuge, die den Tokenisierungsprozess komfortabler und effizienter gestalten.
Trotz ihrer Einfachheit und weiten Verbreitung weist die wortbasierte Tokenisierung einige Einschränkungen auf. Zum einen kann sie zu einem enormen Vokabularumfang führen, was das Modell komplexer macht und mehr Rechenressourcen erfordert. Diese Herausforderung ist besonders ausgeprägt in Sprachen mit reichhaltigem Vokabular, wo selbst geringfügige Variationen in den Wortformen zu einer signifikanten Zunahme der eindeutigen Token führen können.
Eine weitere Einschränkung ist der Umgang mit falsch geschriebenen Wörtern. Wenn beispielsweise das Wort “knowledge” in einem Datensatz als “knowldge” falsch geschrieben ist, kann das Modell dem falschen Wort ein Token außerhalb des Vokabulars (OOV) zuweisen. Dies kann zu Informationsverlust führen, da das Modell das falsch geschriebene Wort nicht als Variante von “knowledge” erkennt. Um diese Probleme zu beheben, haben Forscher alternative Tokenisierungstechniken entwickelt, wie beispielsweise die zeichenbasierte Tokenisierung.
Zeichenbasierte Tokenisierung
Die zeichenbasierte Tokenisierung zerlegt einen Text in einzelne Zeichen. Der Grundgedanke dahinter ist, dass eine Sprache zwar eine große Anzahl von Wörtern, aber typischerweise nur einen relativ kleinen Zeichensatz besitzt. Beispielsweise verfügt die englische Sprache über etwa 256 verschiedene Zeichen (einschließlich Buchstaben, Zahlen und Sonderzeichen), aber fast 170.000 Wörter. Durch die zeichenbasierte Tokenisierung werden im Vergleich zur wortbasierten Tokenisierung weniger Token benötigt.
Einer der Hauptvorteile der zeichenbasierten Tokenisierung ist die Reduzierung unbekannter Wörter. Da der Text in einzelne Zeichen zerlegt wird, können selbst unbekannte Wörter (die während des Trainings nicht verwendet wurden) durch ihre einzelnen Zeichen repräsentiert werden. Dadurch kann das Modell neue oder falsch geschriebene Wörter effektiver verarbeiten. Beispielsweise würde das Wort “Tokenisierung” in [“t”, “o”, “k”, “e”, “n”, “i”, “z”, “a”, “t”, “i”, “o”, “n”] tokenisiert, sodass das Modell Informationen auch dann speichern kann, wenn das Wort unbekannt ist.
Ein weiterer Vorteil der zeichenbasierten Tokenisierung besteht darin, dass sie Rechtschreibfehler korrigieren kann, indem sie jedes Zeichen einzeln analysiert, anstatt das gesamte Wort als unbekanntes Token (OOV-Token) zu behandeln. Diese Technik hat jedoch auch Nachteile. Zwar vereinfacht sie den Tokenisierungsprozess und reduziert den Wortschatz, führt aber häufig zu längeren Sequenzen. Jedes Wort wird in seine Bestandteile zerlegt, was zu deutlich längeren tokenisierten Sequenzen als im Originaltext führt. Darüber hinaus tragen einzelne Zeichen in der Regel weniger Bedeutung als ganze Wörter, wodurch es für Modelle schwierig wird, den vollständigen semantischen Kontext zu erfassen.
Teilwortbasierte Tokenisierung
Die Tokenisierung auf Teilwortbasis stellt ein Gleichgewicht zwischen wortbasierter und zeichenbasierter Tokenisierung dar. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Herausforderungen beider Techniken zu bewältigen, wie beispielsweise den großen Wortschatz der wortbasierten Tokenisierung und die langen Sequenzen sowie die reduzierte semantische Bedeutung bei der zeichenbasierten Tokenisierung.
Die Tokenisierung auf Basis von Teilwörtern folgt bestimmten Grundprinzipien: Häufig verwendete Wörter werden nicht in kleinere Teilwörter zerlegt, während weniger gebräuchliche Wörter in sinnvolle Teilworteinheiten aufgeteilt werden. Diese Technik ist besonders effektiv in Sprachen wie Englisch, wo ähnliche Wörter unterschiedliche Bedeutungen haben können oder seltene Wörter durch kleinere, aussagekräftige Einheiten repräsentiert werden müssen.
Gängige NLP-Modelle verwenden häufig Subwort-Tokenisierungsalgorithmen, darunter WordPiece (verwendet von BERT und DistilBERT), Unigram (verwendet von XLNet und ALBERT) und Byte-Pair-Encoding (verwendet von GPT-2 und RoBERTa). Die Subwort-basierte Tokenisierung ermöglicht einen überschaubaren Wortschatz und erlaubt dem Modell gleichzeitig, aussagekräftige, kontextunabhängige Repräsentationen zu lernen. Selbst wenn ein Modell auf ein zuvor unbekanntes Wort stößt, kann es dieses effektiv verarbeiten, indem es es in bekannte Subwörter zerlegt.
Abschluss
Tokenisierung ist ein grundlegender Prozess in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und spielt eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in ein Format, das von Modellen verstanden und verarbeitet werden kann. Durch die Aufteilung von Text in kleinere Einheiten – seien es Wörter, Zeichen oder Wortteile – ermöglicht die Tokenisierung eine effektivere Analyse, Manipulation und ein besseres Verständnis von Sprache. Jede Tokenisierungsart hat ihre eigenen Stärken und Schwächen, und die Wahl der Methode hängt von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Aufgabe ab. Wortbasierte Tokenisierung bietet Einfachheit, zeichenbasierte Tokenisierung Flexibilität, und wortteilbasierte Tokenisierung vereint beides und eignet sich daher für ein breites Spektrum linguistischer Herausforderungen.
Das Verständnis der verschiedenen Tokenisierungstechniken ist unerlässlich für die Entwicklung effizienter NLP-Modelle, die diverse Sprachen verarbeiten können, die Rechenkomplexität reduzieren und die Gesamtleistung verbessern. Da sich NLP stetig weiterentwickelt, bleibt die Tokenisierung ein entscheidender Schritt auf dem Weg zu fortschrittlicheren und präziseren Sprachmodellen und treibt Innovationen in KI und maschinellem Lernen voran.
