Tokenisierung in der Sprachverarbeitung: So funktioniert's, Herausforderungen und Anwendungsfälle

Was ist Tokenisierung?

Stell dir vor, du versuchst, einem Kind das Lesen beizubringen. Anstatt gleich mit komplizierten Absätzen loszulegen, fängst du damit an, ihnen einzelne Buchstaben, dann Silben und schließlich ganze Wörter beizubringen. Genauso macht die Tokenisierung große Textabschnitte für Maschinen leichter verdaulich und verständlich.

Das Hauptziel der Tokenisierung ist es, Text so darzustellen, dass er für Maschinen sinnvoll ist, ohne dabei den Kontext zu verlieren. Durch die Umwandlung von Text in Token können Algorithmen Muster leichter erkennen. Diese Mustererkennung ist echt wichtig, weil sie es Maschinen ermöglicht, menschliche Eingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Wenn eine Maschine zum Beispiel auf das Wort „laufen“ stößt, sieht sie es nicht als einzelne Einheit, sondern als eine Kombination von Zeichen, die sie analysieren und deren Bedeutung sie ableiten kann.

Um genauer zu verstehen, wie das funktioniert, schau dir mal den Satz „Chatbots sind hilfreich” an. Wenn wir diesen Satz in einzelne Wörter zerlegen, wird er zu einer Reihe von einzelnen Wörtern:

["Chatbots", "are", "helpful"].

Das ist ein einfacher Ansatz, bei dem Leerzeichen normalerweise die Grenzen von Tokens bestimmen. Wenn wir den Satz aber nach Zeichen tokenisieren würden, würde er in folgende Teile zerfallen:

["C", "h", "a", "t", "b", "o", "t", "s", " ", "a", "r", "e", " ", "h", "e", "l", "p", "f", "u", "l"].

Diese Aufschlüsselung auf Zeichenebene ist detaillierter und kann für bestimmte Sprachen oder bestimmte NLP-Aufgaben besonders nützlich sein.

Im Grunde ist die Tokenisierung so, als würde man einen Satz auseinandernehmen, um zu sehen, wie er aufgebaut ist. Genauso wie Ärzte einzelne Zellen untersuchen, um ein Organ zu verstehen, nutzen NLP-Anwender die Tokenisierung, um die Struktur und Bedeutung von Texten zu analysieren und zu verstehen.

Es ist wichtig zu erwähnen, dass wir zwar über Tokenisierung im Zusammenhang mit Sprachverarbeitung reden, der Begriff „Tokenisierung” aber auch in den Bereichen Sicherheit und Datenschutz verwendet wird, vor allem bei Datenschutzpraktiken wie der Tokenisierung von Kreditkarten. In solchen Fällen werden sensible Daten durch nicht sensible Äquivalente, sogenannte Tokens, ersetzt. Diese Unterscheidung ist wichtig, um Verwirrung zwischen den beiden Kontexten zu vermeiden.

Arten der Tokenisierung

Die Tokenisierungsmethoden hängen davon ab, wie detailliert der Text aufgeschlüsselt wird und was die Aufgabe genau verlangt. Diese Methoden können von der Zerlegung von Texten in einzelne Wörter bis hin zur Aufteilung in Zeichen oder noch kleinere Einheiten reichen. Hier ein genauerer Blick auf die verschiedenen Arten:

• Wort-Tokenisierung. Diese Methode zerlegt den Text in einzelne Wörter. Das ist die gängigste Methode und funktioniert besonders gut bei Sprachen mit klaren Wortgrenzen wie Englisch.
• Zeichentokenisierung. Hier wird der Text in einzelne Zeichen aufgeteilt. Diese Methode ist super für Sprachen, bei denen es keine klaren Wortgrenzen gibt, oder für Aufgaben, die eine detaillierte Analyse brauchen, wie zum Beispiel die Rechtschreibkorrektur.
• Tokenisierung von Teilwörtern. Diese Methode findet einen Mittelweg zwischen der Tokenisierung von Wörtern und Zeichen und teilt den Text in Einheiten auf, die größer als ein einzelnes Zeichen, aber kleiner als ein ganzes Wort sein können. Zum Beispiel könnte „Chatbots” in „Chat” und „Bots” aufgeteilt werden. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Sprachen, die durch die Kombination kleinerer Einheiten Bedeutung bilden, oder wenn es um Wörter geht, die nicht im Wortschatz enthalten sind, bei NLP-Aufgaben.

Hier ist eine Tabelle, die die Unterschiede erklärt: 

Anwendungsfälle für Tokenisierung

Tokenisierung ist das Rückgrat für viele digitale Anwendungen und hilft Maschinen dabei, riesige Mengen an Textdaten zu verarbeiten und zu verstehen. Durch die Aufteilung von Text in überschaubare Teile macht die Tokenisierung die Datenanalyse einfacher und genauer. Hier sind ein paar wichtige Anwendungsfälle mit Beispielen aus der Praxis:

Suchmaschinen

Wenn du eine Suchanfrage in eine Suchmaschine wie Google eingibst, zerlegt die Suchmaschine deine Eingabe mithilfe der Tokenisierung. Diese Aufschlüsselung hilft der Suchmaschine, Milliarden von Dokumenten zu durchsuchen, um dir die relevantesten Ergebnisse zu zeigen.

Maschinelle Übersetzung

Tools wie Google Translate nutzen Tokenisierung, um Sätze in der Ausgangssprache zu segmentieren. Sobald diese Teile in Token zerlegt sind, können sie übersetzt und dann in der Zielsprache wieder zusammengesetzt werden, sodass die Übersetzung den ursprünglichen Kontext beibehält.

Spracherkennung

Sprachgesteuerte Assistenten wie Siri oder Alexa hängen stark von der Tokenisierung ab. Wenn du eine Frage stellst oder einen Befehl gibst, werden deine gesprochenen Worte erst mal in Text umgewandelt. Der Text wird dann in einzelne Wörter zerlegt, damit das System deine Anfrage bearbeiten und ausführen kann.

Stimmungsanalyse in Bewertungen

Tokenisierung ist echt wichtig, um aus von Nutzern gemachten Inhalten wie Produktbewertungen oder Social-Media-Beiträgen Infos rauszuholen. Ein Beispiel: Ein System zur Stimmungsanalyse für E-Commerce-Plattformen könnte Nutzerbewertungen in einzelne Wörter zerlegen, um festzustellen, ob die Kunden positive, neutrale oder negative Meinungen äußern. Zum Beispiel:

• Die Rezension: "This product is amazing, but the delivery was late."
• Nach der Tokenisierung: ["This", "product", "is", "amazing", ",", "but", "the", "delivery", "was", "late", "."]

Die Tokens „amazing“ und „late“ können dann vom Sentiment-Modell verarbeitet werden, um gemischte Sentiment-Labels zu vergeben, die Unternehmen nützliche Einblicke liefern.

Chatbots und virtuelle Assistenten

Durch Tokenisierung können Chatbots die Eingaben der Nutzer richtig verstehen und darauf reagieren. Ein Chatbot für den Kundenservice könnte zum Beispiel die Anfrage so aufschlüsseln:

"I need to reset my password but can't find the link."

Das wird so tokenisiert: ["I", "need", "to", "reset", "my", "password", "but", "can't", "find", "the", "link"].

Diese Aufschlüsselung hilft dem Chatbot, die Absicht des Benutzers („Passwort zurücksetzen“) zu erkennen und entsprechend zu reagieren, z. B. durch Bereitstellung eines Links oder einer Anleitung.

Herausforderungen bei der Tokenisierung

Die Feinheiten der menschlichen Sprache mit ihren Nuancen und Mehrdeutigkeiten zu verstehen, bringt bei der Tokenisierung einige einzigartige Herausforderungen mit sich. Hier geht's um ein paar dieser Hindernisse und die neuesten Fortschritte, die sie angehen:

Mehrdeutigkeit

Sprache ist von Natur aus mehrdeutig. Schau dir mal den Satz „Flugzeuge fliegen kann gefährlich sein“ an. Je nachdem, wie man es versteht, könnte das bedeuten, dass das Fliegen von Flugzeugen riskant ist oder dass Flugzeuge im Flug eine Gefahr darstellen. Solche Unklarheiten können zu ganz unterschiedlichen Interpretationen führen.

Sprachen ohne klare Grenzen

In manchen Sprachen, wie Chinesisch, Japanisch oder Thailändisch, gibt's keine klaren Leerzeichen zwischen den Wörtern, was die Tokenisierung schwieriger macht. In diesen Sprachen ist es echt schwierig zu sagen, wo ein Wort aufhört und das nächste anfängt.

Um das zu lösen, haben die Fortschritte bei den mehrsprachigen Tokenisierungsmodellen echt große Sprünge gemacht. Zum Beispiel:

• XLM-R (Cross-lingual Language Model – RoBERTa) nutzt Subword-Tokenisierung und umfangreiches Vortraining, um über 100 Sprachen effektiv zu verarbeiten, auch solche ohne klare Wortgrenzen.
• mBERT (Multilingual BERT) nutzt die WordPiece-Tokenisierung und hat bei vielen Sprachen echt gute Ergebnisse gezeigt. Es ist besonders gut darin, syntaktische und semantische Strukturen zu verstehen, sogar bei Sprachen, für die es nicht so viele Ressourcen gibt.

Diese Modelle machen nicht nur Texte effektiv zu Tokens, sondern nutzen auch gemeinsame Subwort-Vokabulare über Sprachen hinweg, was die Tokenisierung für Schriften verbessert, die normalerweise schwieriger zu verarbeiten sind.

Umgang mit Sonderzeichen

Texte haben oft mehr zu bieten als nur Worte. E-Mail-Adressen, URLs oder Sonderzeichen können bei der Tokenisierung echt knifflig sein. Sollte zum Beispiel„john.doe@email.com” als ein einziges Wort gesehen werden oder an der Stelle oder dem „@”-Zeichen getrennt werden? Fortgeschrittene Tokenisierungsmodelle haben jetzt Regeln und gelernte Muster eingebaut, um sicherzustellen, dass solche Fälle immer gleich behandelt werden.

Tokenisierung umsetzen

Die Welt der natürlichen Sprachverarbeitung hat viele Tools, die alle auf bestimmte Bedürfnisse und Komplexitäten zugeschnitten sind. Hier ist ein Leitfaden zu einigen der bekanntesten Tools und Methoden, die für die Tokenisierung zur Verfügung stehen.

Hugging Face Transformatoren

Die Hugging Face Transformers -Bibliothek ist der Standard für moderne NLP-Anwendungen. Es lässt sich super mit PyTorch und den neuesten Transformer-Modellen verbinden und macht die Tokenisierung automatisch über die API „ AutoTokenizer “. Die wichtigsten Funktionen sind:

• AutoTokenizer: Lädt automatisch den richtigen vortrainierten Tokenizer für jedes Modell.
• Schnelle Tokenizer: Diese mit Rust entwickelten Tokenizer sind echt schnell und machen die Vorverarbeitung großer Datensätze schneller.
• Vorab trainierte Kompatibilität: Tokenizer, die perfekt zu bestimmten Modellen passen (BERT, GPT-2, Llama, Mistral usw.).
• Unterstützung für die Tokenisierung von Teilwörtern: Die Bibliothek unterstützt Byte-Pair Encoding (BPE), WordPiece und Unigram-Tokenisierung, was eine effiziente Verarbeitung von Wörtern außerhalb des Vokabulars und komplexen Sprachen sicherstellt.

spaCy

spaCy ist eine moderne, effiziente Python-NLP-Bibliothek, die sich super für Produktionssysteme eignet, bei denen es auf Geschwindigkeit und Interpretierbarkeit ankommt. Anders als Hugging Face nutzt es eine regelbasierte Tokenisierung, die auf sprachliche Genauigkeit optimiert ist.

Wann sollte man spaCy nutzen?

• Aufbau traditioneller NLP-Pipelines (Erkennung benannter Entitäten, Abhängigkeitsanalyse)
• Projekte, die keine Transformator-Modelle nutzen
• Leistungskritische Systeme, die schnelle Tokenisierung brauchen

NLTK (nur für Bildungszwecke)

NLTK (Natural Language Toolkit) ist eine grundlegende Python-Bibliothek, die hauptsächlich für Forschung und Lehre genutzt wird. Es funktioniert zwar noch, ist aber deutlich langsamer als moderne Alternativen und wird für Produktionssysteme nicht empfohlen.

Benutz NLTK nur für:

• NLP-Konzepte lernen
• Bildungsprojekte
• Sprachwissenschaftliche Forschung

Für alle Produktionsanwendungen solltest du spaCy oder Hugging Face Transformers nehmen.

Hinweis zum Erbe: Keras Tokenizer

keras.preprocessing.text.Tokenizer ist ab Keras 3.0 veraltet und sollte in neuen Projekten nicht mehr verwendet werden. Moderne Keras-Projekte sollten stattdessen keras.layers.TextVectorization nutzen. Für NLP-Aufgaben ist Hugging Face Transformers der empfohlene Ansatz.

Fortgeschrittene Tokenisierungstechniken

Für spezielle Anwendungsfälle oder beim Erstellen von benutzerdefinierten Modellen bieten diese Methoden eine detaillierte Steuerung:

• Byte-Pair-Kodierung (BPE): Ein adaptives Tokenisierungsverfahren, das die häufigsten Bytepaare im Text immer wieder zusammenfügt. Das ist die Standard-Tokenisierung für GPT-2, GPT-3 und die meisten modernen großen Sprachmodelle. BPE ist super effektiv, wenn es darum geht, unbekannte Wörter und verschiedene Schriften ohne sprachspezifische Vorverarbeitung zu verarbeiten.
• SentencePiece: Ein unbeaufsichtigter Text-Tokenizer, der für Textgenerierungsaufgaben mit neuronalen Netzen entwickelt wurde. Anders als BPE kann es Leerzeichen wie Token behandeln und mehrere Sprachen mit einem einzigen Modell verarbeiten, was es super für mehrsprachige Projekte und sprachunabhängige Tokenisierung macht.

Beide Methoden kannst du über Hugging Face Transformers oder als eigenständige Bibliotheken nutzen.

Modellierung ohne Tokenisierung

Obwohl die Tokenisierung im Moment für effizientes NLP wichtig ist, schauen sich neue Studien Modelle an, die direkt mit Bytes oder Zeichen arbeiten, ohne feste Tokenisierungsschemata.

Neueste Entwicklungen:

• ByT5: Ein vortrainiertes Modell, das mit UTF-8-Bytes statt mit Subwort-Tokens arbeitet und eine ähnliche Leistung wie herkömmliche tokenbasierte Ansätze bietet, aber robuster gegenüber Variationen auf Zeichenebene ist.
• CharacterBERT: Lernt Darstellungen auf Zeichenebene und baut dynamisch Wort-Embeddings aus Zeichenfolgen auf, sodass kein festes Vokabular mehr nötig ist.
• Hierarchische Transformatoren: Architekturinnovationen, die Rohbytes mit minimalem Effizienzverlust akzeptieren, indem sie hierarchische Codierungsstrategien nutzen.

Diese Ansätze sind noch nicht bereit für den Einsatz in großem Maßstab und sind vor allem noch Forschungsprojekte. Sie bieten aber vielversprechende Vorteile für die Robustheit in verschiedenen Sprachen und Schriften.

Warum das wichtig ist: Modelle ohne Tokenisierung könnten irgendwann die Abhängigkeit von sprachspezifischer Vorverarbeitung und Vokabularverwaltung verringern, wodurch NLP-Systeme universeller einsetzbar werden. Für aktuelle Anwendungen bleibt die traditionelle Tokenisierung aber der Standard, wenn es um Effizienz und Praktikabilität geht.

Abschließende Gedanken

Tokenisierung ist echt wichtig für jede moderne NLP-Anwendung, von Suchmaschinen bis hin zu großen Sprachmodellen.

Die Wahl der Tokenisierungsmethode und des Tools beeinflusst direkt die Modellgenauigkeit, die Inferenzgeschwindigkeit und die API-Kosten. Deshalb ist es wichtig, die Vor- und Nachteile der verschiedenen Ansätze zu verstehen. Wenn du die richtige Tokenisierungsstrategie für deinen speziellen Anwendungsfall auswählst, kannst du die Leistung und Effizienz in Produktionssystemen echt verbessern.

Ich empfehle dir, den Kurs „Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python“ zu machen, um mehr über die Vorverarbeitungstechniken zu lernen und tief in die Welt der Tokenizer einzutauchen.

Willst du mehr über KI und maschinelles Lernen erfahren? Schau dir mal diese Ressourcen an:

• Textklassifizierung in Python verstehen – Tutorial
• NLP-Tutorial
• Was ist Prompt Engineering?