Câu hỏi: Thế nào là “tách từ” (tokenization) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên?

Câu trả lời:
Tách từ (tokenization) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là quá trình chia một đoạn văn bản thành các phần nhỏ hơn gọi là “token.” Mỗi token có thể là một từ, một ký tự, hoặc một đơn vị ngữ nghĩa khác. Quá trình tách từ giúp máy tính hiểu cấu trúc của văn bản và là bước quan trọng trong nhiều ứng dụng NLP.

Ví dụ, đoạn văn bản “Xin chào, tôi là một ví dụ” có thể được tách thành các token như sau:
– “Xin”
– “chào”
– “,”
– “tôi”
– “là”
– “một”
– “ví”
– “dụ”

Các thư viện và công cụ NLP thường cung cấp các hàm và quy tắc để thực hiện tách từ hiệu quả, giúp tiền xử lý dữ liệu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên. Trong tiếng Việt, bạn có thể dùng gói Vietnamese spaCy để tách từ. Nếu là tiếng Anh và 1 số ngôn ngữ phổ biến, bạn có thể dùng thư viện spaCy.