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O que é tokenização?

A tokenização divide o texto em partes menores para facilitar a análise da máquina, ajudando as máquinas a entender a linguagem humana.
abr. de 2024  · 9 min leer

A tokenização, no âmbito do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e da aprendizagem automática, refere-se ao processo de conversão de uma sequência de texto em partes menores, conhecidas como tokens. Esses tokens podem ser tão pequenos quanto caracteres ou tão longos quanto palavras. O principal motivo pelo qual esse processo é importante é que ele ajuda as máquinas a entender a linguagem humana, dividindo-a em pedaços pequenos, que são mais fáceis de analisar.

Explicação sobre a tokenização

Imagine que você está tentando ensinar uma criança a ler. Em vez de mergulhar diretamente em parágrafos complexos, você começaria apresentando a eles letras individuais, depois sílabas e, por fim, palavras inteiras. De forma semelhante, a tokenização divide grandes extensões de texto em unidades mais digeríveis e compreensíveis para as máquinas.

O principal objetivo da tokenização é representar o texto de uma maneira que seja significativa para as máquinas sem perder o contexto. Ao converter o texto em tokens, os algoritmos podem identificar padrões com mais facilidade. Esse reconhecimento de padrões é fundamental, pois permite que as máquinas compreendam e respondam às informações humanas. Por exemplo, quando uma máquina encontra a palavra "running" (correndo), ela não a vê como uma entidade singular, mas sim como uma combinação de tokens que ela pode analisar e da qual pode derivar um significado.

Para se aprofundar na mecânica, considere a frase: "Os chatbots são úteis". Quando tokenizamos essa frase por palavras, ela se transforma em uma matriz de palavras individuais:

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

Essa é uma abordagem direta em que os espaços normalmente ditam os limites dos tokens. No entanto, se fôssemos tokenizar por caracteres, a frase se fragmentaria em:

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

Essa divisão em nível de caractere é mais granular e pode ser especialmente útil para determinados idiomas ou tarefas específicas de PNL.

Em essência, a tokenização é semelhante à dissecação de uma frase para entender sua anatomia. Assim como os médicos estudam células individuais para entender um órgão, os profissionais de PNL usam a tokenização para dissecar e entender a estrutura e o significado do texto.

Vale a pena observar que, embora nossa discussão se concentre na tokenização no contexto do processamento de idiomas, o termo "tokenização" também é usado nos domínios da segurança e da privacidade, especialmente em práticas de proteção de dados, como a tokenização de cartões de crédito. Nesses cenários, os elementos de dados confidenciais são substituídos por equivalentes não confidenciais, chamados de tokens. Essa distinção é fundamental para evitar qualquer confusão entre os dois contextos.

Tipos de tokenização

Os métodos de tokenização variam de acordo com a granularidade do detalhamento do texto e os requisitos específicos da tarefa em questão. Esses métodos podem variar desde dissecar o texto em palavras individuais até dividi-lo em caracteres ou unidades ainda menores. Veja a seguir uma análise mais detalhada dos diferentes tipos:

  • Tokenização de palavras. Esse método divide o texto em palavras individuais. Essa é a abordagem mais comum e é particularmente eficaz para idiomas com limites claros de palavras, como o inglês.
  • Tokenização de caracteres. Aqui, o texto é segmentado em caracteres individuais. Esse método é útil para idiomas que não têm limites claros de palavras ou para tarefas que exigem uma análise granular, como a correção ortográfica.
  • Tokenização de subpalavras. Ao atingir um equilíbrio entre a tokenização de palavras e caracteres, esse método divide o texto em unidades que podem ser maiores que um único caractere, mas menores que uma palavra completa. Por exemplo, "Chatbots" poderia ser tokenizado em "Chat" e "bots". Essa abordagem é especialmente útil para idiomas que formam o significado combinando unidades menores ou ao lidar com palavras fora do vocabulário em tarefas de PNL.

Casos de uso de tokenização

A tokenização serve como espinha dorsal para uma infinidade de aplicativos no âmbito digital, permitindo que as máquinas processem e entendam grandes quantidades de dados de texto. Ao dividir o texto em partes gerenciáveis, a tokenização facilita uma análise de dados mais eficiente e precisa. Aqui estão alguns casos de uso importantes em que a tokenização desempenha um papel fundamental:

  • Mecanismos de pesquisa. Quando você digita uma consulta em um mecanismo de pesquisa como o Google, ele emprega a tokenização para dissecar sua entrada. Esse detalhamento ajuda o mecanismo a examinar bilhões de documentos para apresentar os resultados mais relevantes.
  • Tradução automática. Ferramentas como o Google Translate utilizam a tokenização para segmentar frases no idioma de origem. Uma vez tokenizados, esses segmentos podem ser traduzidos e depois reconstruídos no idioma de destino, garantindo que a tradução mantenha o contexto original.
  • Reconhecimento de fala. Os 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.

Desafios da tokenização

Navegar pelas complexidades da linguagem humana, com suas nuances e ambiguidades, apresenta um conjunto de desafios exclusivos para a tokenização. Aqui está um mergulho mais profundo em alguns desses obstáculos:

  • Ambiguidade. A linguagem é inerentemente ambígua. Considere a frase "Voar em aviões pode ser perigoso". Dependendo de como é simbolizado e interpretado, isso pode significar que o ato de pilotar aviões é arriscado ou que os aviões em voo representam um perigo. Essas ambiguidades podem levar a interpretações muito diferentes.
  • Idiomas sem limites claros. Alguns idiomas, como o chinês ou o japonês, não têm espaços claros entre as palavras, o que torna a tokenização uma tarefa mais complexa. Determinar onde uma palavra termina e outra começa pode ser um desafio significativo em tais idiomas.
  • Manuseio de caracteres especiais. Os textos geralmente contêm mais do que apenas 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 "@"?

Métodos avançados de tokenização, como os tokenizadores sensíveis ao contexto, como o tokenizador BERT, foram desenvolvidos para lidar com essas ambiguidades. Para idiomas sem limites claros de palavras, a tokenização de caracteres ou subpalavras pode oferecer uma abordagem mais eficaz. Além disso, regras predefinidas e expressões regulares podem ajudar a lidar com caracteres especiais e cadeias de caracteres complexas.

Implementação da tokenização

O cenário do processamento de linguagem natural oferece uma infinidade de ferramentas, cada uma adaptada a necessidades e complexidades específicas. Aqui está um guia de algumas das ferramentas e metodologias mais importantes disponíveis para tokenização:

  • NLTK (Natural Language Toolkit). Um dos pilares da comunidade de NLP, o NLTK é uma biblioteca Python abrangente que atende a uma ampla gama de necessidades linguísticas. Ele oferece funcionalidades de tokenização de palavras e frases, o que o torna uma opção versátil tanto para iniciantes quanto para profissionais experientes.
  • Spacy. Uma alternativa moderna e eficiente ao NLTK, o Spacy é outra biblioteca de PNL baseada em Python. Ele apresenta velocidade e oferece suporte a vários idiomas, o que o torna um dos favoritos para aplicativos de grande escala.
  • Tokenizador BERT. Emergindo do modelo pré-treinado do BERT, esse tokenizador se destaca na tokenização com reconhecimento de contexto. Ele é hábil em lidar com as nuances e ambiguidades da linguagem, o que o torna a melhor opção para projetos avançados de PNL (consulte este tutorial sobre PNL com o BERT).
  • Técnicas avançadas.
    • Codificação de par de bytes (BPE). Um método de tokenização adaptável, o BPE tokeniza com base nos pares de bytes mais frequentes em um texto. É particularmente eficaz para idiomas que formam o significado combinando unidades menores.
    • SentencePiece. Um tokenizador e destokenizador de texto não supervisionado, principalmente para tarefas de geração de texto baseadas em redes neurais. Ele lida com vários idiomas com um único modelo e pode tokenizar o texto em subpalavras, tornando-o versátil para várias tarefas de PNL.

A escolha da ferramenta deve estar alinhada com os requisitos específicos do seu projeto. Para aqueles que estão dando os primeiros passos na PNL, o NLTK ou o Spacy podem oferecer uma curva de aprendizado mais acessível. No entanto, para projetos que exigem uma compreensão mais profunda do contexto e das nuances, o tokenizador BERT se destaca como uma opção robusta.

Como usei a tokenização em um projeto de classificador de classificação

Adquiri minha experiência inicial com tokenização de texto ao trabalhar em um projeto de portfólio há três anos. O projeto envolveu um conjunto de dados contendo avaliações e classificações de usuários, que usei para desenvolver um modelo de classificação de texto de aprendizagem profunda. Usei o `word_tokenize` do NLTK para limpar o texto e o `Tokenizer` do Keras para pré-processá-lo.

Vamos explorar como usei os tokenizadores no projeto:

  1. Ao trabalhar com dados de NLP, os tokenizadores são comumente usados para processar e limpar o conjunto de dados de texto. O objetivo é eliminar palavras de parada, pontuação e outras informações irrelevantes do texto. Os tokenizadores transformam o texto em uma lista de palavras, que pode ser limpa usando uma função de limpeza de texto.
  2. Em seguida, usei o método Keras Tokenizer para transformar o texto em uma matriz para análise e preparar os tokens para o modelo de aprendizagem profunda. Nesse caso, usei o modelo Bidirectional LSTM, que produziu os resultados mais favoráveis.
  3. Em seguida, converti tokens em uma sequência usando a função `texts_to_sequences`.
  4. Antes de alimentar o modelo com a sequência, tive que adicionar um preenchimento para que a sequência de números tivesse o mesmo comprimento.
  5. Por fim, dividi o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste, treinei o modelo no conjunto de treinamento e o avaliei no conjunto de teste.

O tokenizador tem muitos benefícios no campo do processamento de linguagem natural, onde é usado para limpar, processar e analisar dados de texto. O foco no processamento de texto pode melhorar o desempenho do modelo.

Recomendo fazer o curso Introduction to Natural Language Processing in Python para saber mais sobre as técnicas de pré-processamento e mergulhar fundo no mundo dos tokenizadores.

Quer saber mais sobre IA e aprendizado de máquina? Dê uma olhada nestes recursos:

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre tokenização de palavras e caracteres?

A tokenização de palavras divide o texto em palavras, enquanto a tokenização de caracteres o divide em caracteres.

Por que a tokenização é importante na PNL?

Ele ajuda as máquinas a entender e processar a linguagem humana, dividindo-a em partes gerenciáveis.

Posso usar vários métodos de tokenização no mesmo texto?

Sim, dependendo da tarefa em questão, a combinação de métodos pode produzir melhores resultados.

Quais são as ferramentas de tokenização mais comuns usadas em NLP?

Algumas das ferramentas de tokenização mais populares usadas em NLP são NLTK, Spacy, Stanford CoreNLP, GENSIM e TensorFlow Tokenizer. Cada um tem seus próprios pontos fortes e é adequado para diferentes tarefas.

Como a tokenização funciona em idiomas como chinês ou japonês, que não têm espaços?

A tokenização usa técnicas como a segmentação em nível de caractere ou a descoberta dos limites de palavras mais prováveis com base em modelos estatísticos para idiomas sem separadores explícitos de palavras.

Como a tokenização ajuda os mecanismos de pesquisa a retornar resultados relevantes?

Ele divide as consultas e os documentos em unidades indexáveis, permitindo pesquisas e correspondências eficientes. Isso aumenta a velocidade e a precisão.

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