자연어 처리(NLP) 공부

토크나이저(Tokenizer) 종류

🐱‍👤지식닌자 2023. 7. 6. 22:30
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다음은 몇 가지 주요한 토크나이저들이다:

 

  1. SentencePiece:
    SentencePiece은 주로 서브워드 토큰화(Subword Tokenization)에 사용된다. 다양한 언어에 효과적인 토큰화를 제공하며, 주로 Transformer 기반 모델에서 사용된다.

  2. Byte-Pair Encoding (BPE):
    BPE은 서브워드 토큰화 방법 중 하나로, 점진적으로 단어를 서브워드로 분할하는 방식이다. BPE는 OOV(Out-of-Vocabulary) 문제에 유연하게 대응할 수 있으며, 기계 번역 등 자연어 처리 작업에서 널리 사용된다.

  3. WordPiece:
    WordPiece는 BERT 모델에서 사용되는 서브워드 토크나이저이다. 단어를 여러 개의 서브워드로 분할하여 처리하며, OOV 문제에 효과적이다.

  4. Tokenizer:
    Hugging Face의 'tokenizers' 라이브러리에 포함된 토크나이저이다. 이 라이브러리는 다양한 토크나이저를 지원하며 BERT, GPT, RoBERTa 등 다양한 모델과 함께 사용할 수 있다.

  5. KoNLPy:
    한국어 자연어 처리를 위한 토크나이저인 KoNLPy는 형태소 분석을 기반으로 한 단어 토크나이저이다. 한국어의 문법적 특성을 고려하여 효과적인 토큰화를 제공한다.

  6. NLTK:
    자연어 처리를 위한 Python 라이브러리인 NLTK(Natural Language Toolkit)에는 다양한 토크나이저도 포함되어 있다. 예를 들어 'nltk.tokenize' 모듈에서는 공백, 문장부호 등을 기준으로 단어를 토큰화하는 기능을 제공한다.


자연어 처리 작업의 특정 요구 사항과 언어에 따라 다양한 토크나이저가 선택된다.

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