トークン化

言語学習

人工知能の言葉の理解:トークン化とは?

- 人工知能と自然言語処理人工知能は、まるで人間のように思考し、新しいことを学び、直面した課題を解決できる能力をコンピューターシステムに備えさせようという試みです。その応用範囲は広く、自動運転や医療診断など、多岐にわたる分野で革新的な変化をもたらしています。自然言語処理は、この人工知能の一分野であり、人間が日常的に使う言葉をコンピューターに理解させることを目指しています。これは、人間とコンピューターのコミュニケーションをより円滑にする上で非常に重要な技術です。例えば、私たちが普段何気なく利用している音声検索や機械翻訳、チャットボットなどは、自然言語処理技術によって支えられています。自然言語処理において、特に重要な役割を担っているのが「トークン化」と呼ばれる処理です。トークン化とは、文章を単語や句読点などの意味を持つ最小単位に分割することです。例えば、「今日は良い天気ですね。」という文章は、「今日」、「は」、「良い」、「天気」、「です」、「ね」、「。」というように分割されます。このトークン化は、コンピューターが文章を理解するための最初のステップと言えるでしょう。なぜなら、コンピューターは文章をそのまま理解することはできず、意味を持つ最小単位に分解することで初めて処理が可能になるからです。このように、人工知能の進歩、特に自然言語処理の進化は、私たちの生活に大きな変化をもたらしています。そして、その進化を支えるトークン化は、人間とコンピューターの距離を縮める上で欠かせない技術と言えるでしょう。
言語モデル

自然言語処理のキホン:トークンとは?

私たち人間は、普段特に意識することなく、自然な言葉や文章を理解し、コミュニケーションを取っています。しかし、コンピューターにとっては、人間のように言葉を理解することは容易ではありません。コンピューターは、数値データとして処理できる情報しか理解できないからです。 そこで、コンピューターに言葉を理解させるために重要な役割を担うのが「トークン」です。トークンとは、自然言語処理の分野において、言葉を最小単位に分割したものを指します。 例えば、「今日は良い天気ですね。」という文章を例に考えてみましょう。私たち人間はこの文章を全体として理解しますが、コンピューターは、この文章を「今日」「は」「良い」「天気」「です」「ね」「。」というように、意味を持つ最小単位に分割する必要があります。そして、分割された一つ一つの要素が「トークン」となるのです。 このように、文章をトークンに分割することで、コンピューターはそれぞれの単語を識別し、文章の構造や意味を分析することが可能になります。トークン化は、自然言語処理のあらゆるタスクの基礎となる重要な処理なのです。