정의:

토큰화는 텍스트 데이터를 분석하기 위해 문장을 단어, 구 또는 의미 있는 단위로 분할하는 과정입니다.

설명:

토큰화는 자연어 처리(NLP)에서 필수적인 전처리 단계로, 문장을 구성하는 요소를 개별 토큰으로 나누어 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 예를 들어, \"자연어 처리는 인공지능의 한 분야입니다.\"라는 문장을 \"자연어\", \"처리\", \"는\", \"인공지능\", \"의\", \"한\", \"분야\", \"입니다\"와 같은 단어 단위로 나누는 것이 토큰화입니다. 토큰화는 언어의 문법적 구조와 문맥을 고려하여 수행되며, 언어의 특성에 따라 단어(token) 단위, 형태소(morpheme) 단위, 문장(sentence) 단위 등 다양한 수준에서 이루어질 수 있습니다. 한국어와 같은 교착어에서는 형태소 분석이 중요하며, 영어와 같은 고립어에서는 주로 공백을 기준으로 단어를 분리합니다. 토큰화는 머신러닝 모델의 입력 데이터로 사용되거나, 텍스트 마이닝, 정보 검색, 감성 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 최근에는 BERT와 같은 사전 학습된 언어 모델이 등장하면서 서브워드(subword) 단위의 토큰화가 주목받고 있습니다. 이러한 방법은 희귀 단어 문제를 완화하고, 언어 모델의 일반화를 돕습니다.

제품:

토큰화는 특정 제품이 아니라 여러 NLP 도구와 라이브러리에서 제공되는 기능입니다.

유형:

소프트웨어 기능

개발사 또는 제공자:

구글, IBM, 오픈AI 등 다양한 AI 및 NLP 기업과 커뮤니티

출시 시기:

1960년대부터 NLP 연구와 함께 발전

주요 기능 및 특징:

문장을 단어, 구, 의미 단위로 분할; 언어별 맞춤형 처리

용도 및 활용 분야:

자연어 처리, 텍스트 마이닝, 정보 검색, 감성 분석

버전 및 구성:

NLTK, SpaCy, BERT 등 다양한 라이브러리에서 지원

호환성 및 연동성:

Python, Java, C++ 등 다양한 프로그래밍 언어와 호환

평가 및 반응:

NLP 작업의 필수 단계로, 정확한 토큰화는 모델 성능에 큰 영향을 미침

이칭(alias):

Tokenization

참고:

\"Speech and Language Processing\" by Daniel Jurafsky and James H. Martin, \"Natural Language Processing with Python\" by Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper