Tokenizacja w NLP – co to jest i dlaczego ma znaczenie?

Tokenizacja to kluczowy etap przetwarzania języka naturalnego (NLP), który polega na podziale tekstu na mniejsze jednostki – tokeny – takie jak słowa, znaki lub ich fragmenty. Bez tokenizacji nie można przeprowadzić skutecznej analizy językowej, klasyfikacji czy generowania tekstu.

Co to jest token i czym się różni od słowa?

Token to podstawowa jednostka tekstu używana w NLP – może to być słowo, znak lub fragment słowa.
Szczegóły znajdziesz w naszym wpisie: Token – co to znaczy?

Tokeny nie muszą pokrywać się ze słowami – w językach aglutynacyjnych, jak fiński czy turecki, jedno słowo może być tokenizowane na wiele podjednostek. W modelach językowych (np. GPT) często stosuje się tokeny sub-słowne lub znakowe, by lepiej radzić sobie z rzadkimi formami i skrótami.

Jakie są rodzaje tokenizacji i kiedy ich używamy?

W NLP wyróżniamy kilka podejść do tokenizacji:

• Tokenizacja słów: klasyczne podejście, dzielenie tekstu po spacjach.
• Tokenizacja znaków: przydatna w analizie języków bez spacji (np. chiński) lub dla systemów klasyfikujących znaki.
• Tokenizacja sub-słów: dzielenie słów na mniejsze fragmenty (np. „odmówiliśmy” → „od”, „mówi”, „liśmy”), często stosowana w modelach BERT, GPT.
• Tokenizacja zdań: wykorzystywana w tłumaczeniach, analizach sentymentu na poziomie zdaniowym.

Stosowane algorytmy:

• BPE (Byte-Pair Encoding): adaptacyjna tokenizacja sub-słów, minimalizuje liczbę tokenów.
• WordPiece: stosowana w BERT – oparta na częstości i minimalizacji nieznanych tokenów.
• SentencePiece: niezależna od spacji – efektywna przy językach bez rozdzielania słów spacją.

Implementacja tokenizacji – narzędzia i przykłady

W praktyce używa się bibliotek i frameworków, które pozwalają szybko i elastycznie tokenizować tekst:

• NLTK (Python): klasyczne narzędzia do tokenizacji słów i zdań.
• spaCy: szybki, oparty na regułach i statystyce tokenizer.
• Gensim: tokenizacja dla modeli wektorowych (Word2Vec, LDA).
• Keras / TensorFlow: przygotowanie danych tekstowych do modeli neuronowych.
• Hugging Face Tokenizers: wysokowydajne tokenizery dla modeli transformatorowych.

Przykład w Pythonie z użyciem spaCy:

pythonKopiujEdytujimport spacy
nlp = spacy.load("pl_core_news_sm")
doc = nlp("Tokenizacja w NLP to podstawa!")
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)  # ['Tokenizacja', 'w', 'NLP', 'to', 'podstawa', '!']

Problemy i wyzwania tokenizacji (szczególnie w języku polskim)

Język polski jako język fleksyjny stawia przed tokenizacją kilka wyzwań:

• Odmiana przez przypadki: „dom”, „domu”, „domem” to różne formy jednego leksemu.
• Złożenia: „przedstawicielstwo” to jedno słowo, ale logicznie można je rozłożyć.
• Znaki diakrytyczne: mogą być źle interpretowane przez narzędzia bez wsparcia języka polskiego.
• Ambiguitet: np. „zamek” może oznaczać budowlę lub mechanizm.

Tokenizacja musi uwzględniać kontekst, strukturę morfologiczną i zjawiska typowe dla polszczyzny, co czyni ją znacznie bardziej złożoną niż np. w języku angielskim.

Tokenizacja a koszty i limity modeli językowych

W modelach takich jak GPT, tokeny są również podstawą rozliczeń – zarówno kosztowych, jak i operacyjnych.

• 1 słowo ≠ 1 token – „sztuczna inteligencja” to zwykle 3 tokeny.
• Ograniczenia modeli GPT-3.5 / GPT-4 sięgają 4k–128k tokenów.
• Więcej tokenów = wyższy koszt przetwarzania i dłuższy czas odpowiedzi.

Znajomość liczby tokenów jest kluczowa przy tworzeniu promptów, analizie danych i optymalizacji kosztów w komercyjnych zastosowaniach.

Jak wybrać tokenizator do projektu?

Dobór odpowiedniego tokenizatora zależy od:

• Języka danych – tokenizery dla polskiego powinny rozpoznawać fleksję i znaki diakrytyczne.
• Celu projektu – inne podejście przy klasyfikacji tekstu, inne przy generowaniu treści.
• Zasobów obliczeniowych – niektóre tokenizery są bardziej zoptymalizowane (np. Hugging Face).
• Modelu NLP – różne modele wymagają konkretnych tokenizatorów (np. BERT używa WordPiece).

Wnioski – jak efektywnie podejść do tokenizacji?