Tokenização em NLP: Como funciona, desafios e casos de uso

O que é tokenização?

Imagina que você está tentando ensinar uma criança a ler. Em vez de mergulhar direto em parágrafos complexos, você começaria apresentando-lhes letras individuais, depois sílabas e, finalmente, palavras inteiras. Da mesma forma, a tokenização divide grandes trechos de texto em unidades mais fáceis de entender e processar pelas máquinas.

O principal objetivo da tokenização é representar o texto de uma forma que faça sentido para as máquinas, sem perder o contexto. Ao transformar texto em tokens, os algoritmos conseguem identificar padrões com mais facilidade. Esse reconhecimento de padrões é super importante porque permite que as máquinas entendam e respondam às ações humanas. Por exemplo, quando uma máquina encontra a palavra “correr”, ela não a vê como uma entidade única, mas sim como uma combinação de tokens que pode analisar e dos quais pode extrair significado.

Pra entender melhor como isso funciona, dá uma olhada nessa frase: “Os chatbots são úteis”. Quando a gente divide essa frase em palavras, ela vira uma lista de palavras individuais:

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

Essa é uma abordagem direta, em que os espaços normalmente definem os limites dos tokens. Mas, se a gente fosse dividir por caracteres, a frase ficaria assim:

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

Essa análise por caractere é mais detalhada e pode ser super útil para certos idiomas ou tarefas específicas de PLN.

Basicamente, a tokenização é como analisar uma frase pra entender como ela funciona. Assim como os médicos estudam células individuais para entender um órgão, os profissionais de PNL usam a tokenização para analisar e entender a estrutura e o significado do texto.

Vale a pena notar que, embora nossa discussão se concentre na tokenização no contexto do processamento de linguagem, o termo “tokenização” também é usado nas áreas de segurança e privacidade, especialmente em práticas de proteção de dados, como a tokenização de cartões de crédito. Nesses casos, os dados confidenciais são substituídos por outros que não são tão importantes, chamados tokens. Essa diferença é super importante pra evitar qualquer confusão entre os dois contextos.

Tipos de tokenização

Os métodos de tokenização variam de acordo com a granularidade da divisão do texto e os requisitos específicos da tarefa em questão. Esses métodos podem variar desde a dissecação do texto em palavras individuais até a sua decomposição em caracteres ou unidades ainda menores. Aqui está uma análise mais detalhada dos diferentes tipos:

• Tokenização de palavras. Esse método divide o texto em palavras individuais. É a abordagem mais comum e é especialmente eficaz para idiomas com limites claros entre as palavras, como o inglês.
• Tokenização de caracteres. Aqui, o texto está dividido em caracteres individuais. Esse método é útil para idiomas que não têm limites claros entre as palavras ou para tarefas que precisam de uma análise detalhada, como a correção ortográfica.
• Tokenização de subpalavras. Encontrando um equilíbrio entre a tokenização de palavras e caracteres, esse método divide o texto em unidades que podem ser maiores do que um único caractere, mas menores do que uma palavra completa. Por exemplo, “Chatbots” pode ser dividido em “Chat” e “bots”. Essa abordagem é especialmente útil para idiomas que formam significados combinando unidades menores ou ao lidar com palavras fora do vocabulário em tarefas de PLN.

Aqui tá uma tabela explicando as diferenças: 

Casos de uso da tokenização

A tokenização é tipo a espinha dorsal de um monte de aplicações no mundo digital, permitindo que as máquinas processem e entendam um monte de dados de texto. Ao dividir o texto em partes mais fáceis de lidar, a tokenização ajuda a fazer uma análise de dados mais eficiente e precisa. Aqui estão alguns casos de uso importantes, junto com aplicações do mundo real:

Mecanismos de busca

Quando você digita uma consulta em um mecanismo de busca como o Google, ele usa a tokenização para analisar sua entrada. Essa análise ajuda o mecanismo a filtrar bilhões de documentos para apresentar os resultados mais relevantes para você.

Tradução automática

Ferramentas como o Google Tradutor usam tokenização pra dividir frases no idioma de origem. Depois de tokenizados, esses segmentos podem ser traduzidos e depois reconstruídos no idioma de destino, garantindo que a tradução mantenha o contexto original.

Reconhecimento de voz

Assistentes ativados por voz, como Siri ou Alexa, dependem muito da tokenização. Quando você faz uma pergunta ou dá um comando, suas palavras faladas são primeiro convertidas em texto. Esse texto é então tokenizado, permitindo que o sistema processe e atue de acordo com sua solicitação.

Análise de sentimentos em avaliações

A tokenização é super importante pra extrair insights de conteúdo gerado por usuários, tipo avaliações de produtos ou posts nas redes sociais. Por exemplo, um sistema de análise de sentimentos para plataformas de comércio eletrônico pode tokenizar as avaliações dos usuários para ver se eles estão falando coisas positivas, neutras ou negativas. Por exemplo:

• A resenha: "This product is amazing, but the delivery was late."
• Depois da tokenização: ["This", "product", "is", "amazing", ",", "but", "the", "delivery", "was", "late", "."]

Os tokens “incrível” e “atrasado” podem então ser processados pelo modelo de sentimento para atribuir rótulos de sentimento misto, fornecendo insights úteis para as empresas.

Chatbots e assistentes virtuais

A tokenização permite que os chatbots entendam e respondam às entradas do usuário de forma eficaz. Por exemplo, um chatbot de atendimento ao cliente pode tokenizar a consulta:

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

Que é tokenizado como: ["I", "need", "to", "reset", "my", "password", "but", "can't", "find", "the", "link"].

Essa análise ajuda o chatbot a entender o que o usuário quer (“redefinir senha”) e responder da maneira certa, tipo, mandando um link ou instruções.

Desafios da tokenização

Navegar pelas complexidades da linguagem humana, com suas nuances e ambiguidades, traz um monte de desafios únicos para a tokenização. Aqui está uma análise mais aprofundada de alguns desses obstáculos, juntamente com os avanços recentes que os abordam:

Ambiguidade

A linguagem é meio ambígua por natureza. Pensa na frase “Voar de avião pode ser perigoso”. Dependendo de como é interpretado, isso pode significar que pilotar aviões é arriscado ou que os aviões em voo são perigosos. Essas ambiguidades podem levar a interpretações muito diferentes.

Línguas sem fronteiras claras

Algumas línguas, como o chinês, o japonês ou o tailandês, não têm espaços claros entre as palavras, o que torna a tokenização mais complicada. Determinar onde uma palavra termina e outra começa é um grande desafio nessas línguas.

Para resolver isso, os avanços nos modelos de tokenização multilíngue fizeram progressos significativos. Por exemplo:

• O XLM-R (Cross-lingual Language Model - RoBERTa) usa tokenização de subpalavras e pré-treinamento em grande escala para lidar com mais de 100 idiomas de forma eficaz, incluindo aqueles sem limites claros entre as palavras.
• O mBERT (Multilingual BERT) usa a tokenização WordPiece e tem mostrado um ótimo desempenho em vários idiomas, sendo super bom em entender estruturas sintáticas e semânticas, mesmo em idiomas com poucos recursos.

Esses modelos não só tokenizam o texto de forma eficaz, mas também aproveitam vocabulários de subpalavras compartilhados entre idiomas, melhorando a tokenização para scripts que normalmente são mais difíceis de processar.

Como lidar com caracteres especiais

Os textos muitas vezes têm mais do que só palavras. Endereços de e-mail, URLs ou símbolos especiais podem ser difíceis de tokenizar. Por exemplo,“john.doe@email.com” deve ser tratado como um único token ou dividido no ponto ou no símbolo “@”? Os modelos avançados de tokenização agora têm regras e padrões aprendidos para garantir um tratamento consistente desses casos.

Implementando a tokenização

O mundo do Processamento de Linguagem Natural tem várias ferramentas, cada uma feita para necessidades e complexidades específicas. Aqui está um guia com algumas das ferramentas e metodologias mais importantes disponíveis para tokenização.

Transformadores Hugging Face abraçados

A biblioteca Hugging Face Transformers é o padrão da indústria para aplicações modernas de PLN. Ele oferece integração perfeita com o PyTorch e modelos de transformadores de última geração, além de lidar com a tokenização automaticamente por meio da API AutoTokenizer. As principais características incluem:

• AutoTokenizer: Carrega automaticamente o tokenizador pré-treinado correto para qualquer modelo.
• Tokenizadores rápidos: Feitos com Rust, esses tokenizadores são bem mais rápidos, o que ajuda a processar grandes conjuntos de dados mais rápido.
• Compatibilidade pré-treinada: Tokenizadores que combinam perfeitamente com modelos específicos (BERT, GPT-2, Llama, Mistral, etc.).
• Suporte para tokenização de subpalavras: A biblioteca suporta codificação por pares de bytes (BPE), WordPiece e tokenização Unigram, garantindo um tratamento eficiente de palavras fora do vocabulário e idiomas complexos.

spaCy

O spaCy é uma biblioteca Python NLP moderna e eficiente que se destaca em sistemas de produção que exigem velocidade e interpretabilidade. Diferente de Hugging Face, ele usa uma tokenização baseada em regras, otimizada para precisão linguística.

Quando usar o spaCy:

• Criando pipelines tradicionais de PNL (reconhecimento de entidades nomeadas, análise de dependências)
• Projetos que não usam modelos de transformador
• Sistemas críticos para o desempenho que exigem tokenização rápida

NLTK (Somente para uso educacional)

NLTK (Natural Language Toolkit) é uma biblioteca Python básica usada principalmente para aprendizagem e pesquisa. Embora ainda funcione, é bem mais lento do que as alternativas modernas e não é recomendado para sistemas de produção.

Use o NLTK só para:

• Aprendendo conceitos de PNL
• Projetos educacionais
• Pesquisa linguística

Para todas as aplicações de produção, prefira spaCy ou Hugging Face Transformers.

Nota sobre o legado: Keras Tokenizer

keras.preprocessing.text.Tokenizer está obsoleto a partir do Keras 3.0 e não deve ser usado em novos projetos. Os projetos Keras modernos devem usar keras.layers.TextVectorization em vez disso. Para tarefas de PNL, o Hugging Face Transformers é a abordagem recomendada.

Técnicas avançadas de tokenização

Para casos de uso especializados ou ao criar modelos personalizados, esses métodos oferecem um controle bem detalhado:

• Codificação de pares de bytes (BPE): Um método de tokenização adaptável que junta de forma iterativa os pares de bytes mais frequentes no texto. Essa é a tokenização padrão para GPT-2, GPT-3 e a maioria dos modelos de linguagem grandes modernos. O BPE é super eficiente pra lidar com palavras desconhecidas e vários tipos de escrita sem precisar de pré-processamento específico pra cada idioma.
• SentencePiece: Um tokenizador de texto não supervisionado feito para tarefas de geração de texto baseadas em redes neurais. Diferente do BPE, ele consegue tratar espaços como tokens e lida com vários idiomas usando um único modelo, o que o torna ideal para projetos multilíngues e tokenização independente do idioma.

Os dois métodos estão disponíveis no Hugging Face Transformers ou como bibliotecas independentes.

Modelagem sem tokenização

Embora a tokenização seja essencial para uma NLP eficiente, pesquisas recentes estão explorando modelos que funcionam diretamente em bytes ou caracteres, sem esquemas fixos de tokenização.

Últimas novidades:

• ByT5: Um modelo pré-treinado que funciona com bytes UTF-8 em vez de tokens de subpalavras, mantendo um desempenho parecido com as abordagens tradicionais de tokenização, mas com mais robustez para variações no nível dos caracteres.
• CharacterBERT: Aprende representações em nível de caractere e constrói dinamicamente incorporações de palavras a partir de sequências de caracteres, eliminando a necessidade de um vocabulário fixo.
• Transformadores hierárquicos: Inovações arquitetônicas que aceitam bytes brutos com perda mínima de eficiência usando estratégias de codificação hierárquica.

Essas abordagens ainda não estão prontas para produção em grande escala e continuam sendo principalmente direções de pesquisa. Mas, eles têm vantagens legais em termos de robustez em vários idiomas e scripts.

Por que isso é importante: Modelos sem tokenização podem, eventualmente, reduzir a dependência do pré-processamento específico do idioma e do gerenciamento de vocabulário, tornando os sistemas de NLP mais universalmente aplicáveis. Mas, para as aplicações atuais, a tokenização tradicional continua sendo o padrão em termos de eficiência e praticidade.

Considerações finais

A tokenização é fundamental para todas as aplicações modernas de PLN, desde motores de busca até grandes modelos de linguagem.

A escolha do método e da ferramenta de tokenização afeta diretamente a precisão do modelo, a velocidade de inferência e os custos da API, o que torna fundamental entender as vantagens e desvantagens de cada abordagem. Ao escolher a estratégia de tokenização certa para o seu caso específico, você pode melhorar bastante o desempenho e a eficiência dos sistemas de produção.

Recomendo fazer o curso Introdução ao Processamento de Linguagem Natural em Python para aprender mais sobre as técnicas de pré-processamento e mergulhar fundo no mundo dos tokenizadores.

Quer saber mais sobre IA e machine learning? Dá uma olhada nesses recursos:

• Entendendo a classificação de texto no tutorial Python
• NLP tutorial
• O que é engenharia rápida?