Tokenisatie is het proces waarbij tekst wordt opgedeeld in kleinere eenheden — zogenaamde tokens — zodat een taalmodel de inhoud kan verwerken.
Deze tokens kunnen woorden, subwoorden of zelfs afzonderlijke tekens zijn, afhankelijk van de gebruikte methode.
Tokenisatie vormt de eerste stap in de verwerking van natuurlijke taal (NLP) en bepaalt in grote mate hoe goed een model tekst begrijpt, samenhang herkent en betekenis toekent.

Werking

Taalmodellen kunnen niet direct werken met ruwe tekst, omdat computers numerieke input vereisen.
Tokenisatie vertaalt tekst naar discrete symbolen (tokens), die vervolgens worden omgezet in numerieke vectoren (embeddings).

Het proces verloopt doorgaans als volgt:

1. Tekstvoorbewerking: verwijderen of standaardiseren van leestekens, spaties en accenten.
2. Tokenisatie: opdelen van tekst in tokens volgens een specifieke strategie.
3. Numerieke codering: toewijzen van een uniek ID aan elk token via een vocabulaire.
4. Embedding: omzetting van token-ID’s naar vectorrepresentaties die semantische betekenis bevatten.

Er bestaan verschillende tokenisatiestrategieën:

• Word-level tokenization: elk woord wordt een apart token (eenvoudig maar inefficiënt voor onbekende woorden).
• Character-level tokenization: elk teken is een token (hoog granulariteitsniveau, maar lange reeksen).
• Subword tokenization: breekt woorden op in betekenisvolle segmenten (bijv. “computing” → “comput” + “ing”). Dit is de standaard in moderne modellen.

Populaire algoritmen zijn:

• Byte Pair Encoding (BPE) – gebruikt in GPT- en BERT-modellen.
• WordPiece – toegepast in Google’s Transformer-modellen.
• Unigram Language Model – gebruikt in SentencePiece en T5.

Kenmerken

• Efficiëntie: beperkt de vocabulairegrootte terwijl dekking behouden blijft.
• Generaliseerbaarheid: kan onbekende woorden toch interpreteren via subwords.
• Taalonafhankelijk: geschikt voor meerdere talen en scripts.
• Compactheid: optimaliseert opslag en verwerkingssnelheid.
• Consistentie: dezelfde tokenisatie moet worden gebruikt tijdens training én inferentie.

Toepassingen

Tokenisatie is essentieel voor alle taalmodellen en NLP-toepassingen:

• Large Language Models (LLM’s): GPT, BERT, LLaMA, T5.
• Vertaling en samenvatting: opdelen van tekst in bruikbare eenheden voor contextverwerking.
• Spraakherkenning: omzetting van transcripties naar tokens.
• Informatie-extractie: identificatie van entiteiten en sleutelwoorden.
• Tekstanalyse: sentimentanalyse, topic modelling en documentclassificatie.

Uitdagingen

• Taalafhankelijkheid: sommige tokenizers presteren slechter bij niet-Latijnse scripts of samengestelde woorden.
• Contextverlies: verkeerde splitsing kan betekenis verstoren.
• Beperkingen van contextlengte: modellen kunnen slechts een beperkt aantal tokens tegelijk verwerken.
• Ambiguïteit: verschillende tokenisaties kunnen leiden tot andere modelinterpretaties.
• Standaardisatie: verschillende modellen gebruiken verschillende tokenizers, wat interoperabiliteit bemoeilijkt.

Samenvatting

Tokenisatie vormt de basis van taalverwerking in AI.
Door tekst op te delen in betekenisvolle eenheden kan een model syntaxis en semantiek beter begrijpen en voorspellingen genereren.
De keuze van tokenisatiestrategie beïnvloedt direct de prestaties, efficiëntie en generaliseerbaarheid van taalmodellen — een cruciaal aspect in het ontwerp van moderne NLP-systemen.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy