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Tokenization
Tokenisierung bezeichnet in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) den Prozess, Text in kleinere Einheiten, sogenannte Tokens, zu unterteilen. Diese Tokens können Wörter, Satzzeichen, Zahlen oder Subwörter sein und bilden die Grundlage für maschinelles Textverständnis. Das Verfahren ist entscheidend, um unstrukturierte Texte in eine für Algorithmen verarbeitbare Form zu bringen, etwa für Aufgaben wie Sentiment-Analyse oder maschinelle Übersetzung.
Arten der Tokenisierung im Überblick
Methode | Beschreibung | Anwendungsfall |
---|---|---|
Wort-Tokenisierung | Unterteilt Text an Leerzeichen und Satzzeichen (z. B. "KI-Systeme" → ["KI-Systeme"]). | Einfache Textanalyse, englischsprachige Inhalte |
Subword-Tokenisierung | Zerlegt Wörter in häufig auftretende Teilsequenzen (z. B. "unfassbar" → ["un", "fassbar"]). | Umgang mit unbekannten Wörtern, morphologisch komplexe Sprachen |
Character-Tokenisierung | Teilt Text in einzelne Zeichen auf (z. B. "Hallo" → ["H", "a", "l", "l", "o"]). | Rechtschreibprüfung, sprachübergreifende Modelle |
Vergleich führender Methoden
Moderne Tokenisierungsverfahren wie regelbasierte Ansätze oder Byte Pair Encoding (BPE) bieten unterschiedliche Stärken. Während regelbasierte Tokenizer für Sprachen wie Deutsch präzise Ergebnisse liefern (z. B. SoMaJo), eignen sich statistische Methoden wie BPE besser für multilinguale Kontexte. Ein innovativer Ansatz ist MultiTok, das durch Kompression häufiger Phasen die Effizienz von Sprachmodellen steigert.
Implikationen für NLP-Systeme
- Effizienz: Komplexe Tokenisierung kann Rechenressourcen reduzieren – MultiTok erreicht laut Studien eine 2,5-fache Beschleunigung des Trainings.
- Genauigkeit: Falsch getokenisierte Wörter (z. B. "3.5" als ["3", ".", "5"]) verfälschen nachfolgende Analyseschritte.
- Sprachspezifität: Deutsch erfordert spezielle Regeln für zusammengesetzte Wörter oder Abkürzungen, wie in deutschen Tokenisierungsstudien diskutiert.
Zukunftsaussichten
Tokenisierung entwickelt sich von einem Vorverarbeitungsschritt hin zu einem adaptiven Systembestandteil. Forschungen wie Tokenization Is More Than Compression zeigen, dass reine Kompression nicht ausreicht – vielmehr muss die Segmentierung semantische und syntaktische Nuancen erfassen. Hybridansätze, die regelbasierte und KI-gestützte Methoden kombinieren, gelten als vielversprechender Weg für robuste NLP-Lösungen.