tokenization的含义的简单介绍

1、1 分词Tokenization将输入的文本分割成单词短语或其他有意义的单元，称为“tokens”2 词性标注PartofSpeech Tagging确定每个token的词性如名词动词等，这有助于理解句子的结构3 句法分析Syntactic Parsing分析token之间的关系，构建出句子的语法树，从而理解句子的结构和成分。

2、2删除停止词Stop Words Removal在标记化之后，下一步自然是删除停止词这一步的目标与上一步类似，也是将文本数据转化为更容易处理的格式这一步会删除英语中常见的介词，如“and”“the”“a”等之后在分析数据时，我们就能消除干扰，专注于具有实际意义的单词了通过比对定义列表中的。

3、n 表征代币记号 adj 象征的表意的作为对某事的保证的 vt 象征代表 词组短语by the same token 同样地出于同样原因 as a token of 作为？的标志 token ring 令牌环一个环状的区域网路in token of 表示作为？的标志 by this token 由此看来。

4、Stopwords Corpus除了常规的文本文字，另一类诸如介词，补语，限定词等含有重要的语法功能，自身却没有什么含义的词被称为停用词stop wordsNLTK 所收集的停用词语料库Stopwords Corpus包含了 来自 11 种不同语言包括英语的 2400 个停用词 32 NLTK 命名约定 在开始利用 NLTK 处理我们的任务以前，我们先来。

5、数据预处理在分析之前，需要对数据进行预处理这包括清洗数据，去除无关信息，如广告版权信息等然后，将文本数据转换为可分析的格式，例如标记化tokenization，即将文本分割成单词短语或其他有意义的单元特征提取特征提取是识别模式的关键步骤你可以提取多种特征，如词频ngrams连续的。

6、BPE概述 BytePairEncoding是用于解决未登录词的一种方法首先简单提一句什么是未登录词，未登录词可以理解为训练语料库中没有出现的，但是在测试语料库中出现的词我们在处理NLP任务时，通常会根据语料生成一个词典，把语料中词频大于某个阈值的词放入词典中，而低于该阈值的词统统编码成quot#UNKquot这。

7、1标记化Tokenization标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号这个步骤并非看起来那么简单举个例子纽约New York一词被拆成了两个标记，但纽约是个代名词，在我们的分析中可能会很重要，因此最好只保留一个标记在这个步骤中要注意这一点。

8、token 读音英 #39t#601#650k#601n 美 #39tok#601nn 表征代币记号 adj 象征的表意的作为对某事的保证的 vt 象征代表 词组短语by the same token 同样地出于同样原因 as a token of 作为？的标志 token ring 令牌环一个环状的区域网路in token of。

9、Tokenization标识化 处理，也就是说我们将文本分割成一个小块一个小块的例如以一个英文单词为单位或者一个汉字为单位，这样子的操作主要是方便我。

10、tokenization 作为英文的定义内涵非常清晰，作为中文翻译“币改”就带有很多感性色彩并且容易引起争议 。

11、Token单词的一个过程，这一过程称之为单词化Tokenization很容易理解单词化这一步骤在整个编译过程中的价值，举个例子，如下这么一个英语句。

12、在NLP中，通常使用tokenization技术将文本分割成token序列具体来说，tokenization是将一个连续的文本字符串。

13、什么是 tokenization？ Tokenization 的意思就是 token 化，在区块链之前，token 这个概念就已经存在，并且在计算机或金融等行业就有所应用举个例子。

14、Tokenization， 取代敏感信息条目的处理过程 标记 编译原理术语 词法分析是计算机科学中将字符序列转换为标记token序列的过程从输入字。