在自然語言處理中，tokenization 的目的是什麼？

Tokenization 是自然語言處理 (NLP) 的一個基本步驟，其目的是將原始文字資料分解成更小的、有意義的單元，稱為 token。這些 token 可以是單詞、子詞、字元或標點符號，具體取決於 tokenization 的策略。將文字分割成這些較小的單元，有助於後續的 NLP 任務，例如詞性標註、命名實體識別、情感分析和機器翻譯，因為模型可以更好地理解和處理這些離散的資訊片段。 加密文字資料 (Encrypting text data) 是為了安全目的，與 tokenization 的功能不同。壓縮文字檔案 (Compressing text files) 是為了減少儲存空間或傳輸時間，也與 tokenization 無關。在不同語言之間翻譯文字 (Translating text between different languages) 是機器翻譯的目標，而 tokenization 只是其準備步驟之一，並非其主要目的。