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La tokenizzazione è il processo di spezzare un testo o una frase in parole singole o token.
Perché la tokenizzazione è importante nell’elaborazione del linguaggio naturale?
Nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la tokenizzazione è un passo importante nella pre-elaborazione dei dati testuali perché trattando ogni parola come un’entità separata permette al computer di comprendere e analizzare il significato del testo.
Come si effettua la tokenizzazione?
Esistono diversi modi per tokenizzare un testo, ma il metodo più comune è quello di dividere il testo in base agli spazi bianchi o alla punteggiatura.
Ad esempio, la frase “Sotto la panca la capra campa” può essere tokenizzata in singole parole come segue:
[“Sotto”, “la”, “panca”, “la”, “capra”, “campa”].
Applicazioni della tokenizzazione in NLP
La tokenizzazione è uno step fondamentale in molte attività di NLP come la classificazione dei testi, l’analisi del sentiment e la traduzione automatica, tra le altre.
Indicizzazione linguistica
L'indicizzazione linguistica è la classificazione di gruppi di parole in categorie grammaticali come nomi, aggettivi, verbi.
Analisi sintatica
L'analisi sintattica è il processo di associare le parole con le rispettive parti del discorso individuando il loro contesto in un determinato enunciato.
Query in linguaggio naturale
La query in linguaggio naturale è un input di ricerca inserito utilizzando un linguaggio convenzionale (ad esempio, una frase).
Risultati di ricerca
I risultati di ricerca sono i documenti o le informazioni che una ricerca ha restituito.
Apprendimento automatico
Glossario della ricerca
Rilevamento della lingua
Il rilevamento della lingua è un processo di indicizzazione che identifica la lingua (o le lingue) del contenuto e lo assegna agli indici appropriati.
