Que signifie "Tokenisation"?
Table des matières
- Pourquoi la Tokenisation est-elle Importante ?
- Comment ça Marche la Tokenisation ?
- Types de Tokenisation
- L'Impact de la Tokenisation
- Conclusion
La tokenisation, c'est le processus qui consiste à découper un texte en morceaux plus petits appelés tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des parties de mots ou même des caractères. Cette étape est importante parce qu'elle aide les ordis à comprendre et à travailler le texte plus efficacement.
Pourquoi la Tokenisation est-elle Importante ?
Quand on communique, on utilise des langues complexes avec plein de règles. La tokenisation simplifie cette complexité pour les ordinateurs. En divisant le texte en tokens gérables, les ordis peuvent mieux analyser et générer du langage, rendant des tâches comme la traduction, les moteurs de recherche et les chatbots plus efficaces.
Comment ça Marche la Tokenisation ?
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Diviser le Texte : La première étape de la tokenisation est de couper le texte en segments plus petits. Par exemple, la phrase "J'aime la pizza" se divise en trois tokens : "J'", "aime" et "la pizza."
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Créer un Vocabulaire : Après avoir découpé le texte, on crée une liste de tokens uniques. Cette liste aide l'ordi à savoir quels tokens il peut utiliser.
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Attribuer des Indices : Chaque token reçoit un numéro unique, qu'on appelle un indice. Comme ça, l'ordi peut rapidement se référer aux tokens en utilisant ces numéros au lieu des mots réels.
Types de Tokenisation
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Tokenisation au Niveau des Mots : Cette méthode considère chaque mot entier comme un token. C'est simple mais peut être inefficace pour les langues avec beaucoup de variations.
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Tokenisation au Niveau des Sous-Mots : Cette approche découpe les mots en plus petites parties, ce qui permet une meilleure compréhension des mots nouveaux ou rares. Par exemple, le mot "malheur" pourrait être divisé en "mal" et "heur."
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Tokenisation au Niveau des Caractères : Chaque caractère est traité comme un token. Cette méthode permet une analyse plus fine du texte, mais peut mener à des séquences plus longues qui peuvent être plus dures à gérer pour les machines.
L'Impact de la Tokenisation
Une bonne tokenisation améliore la façon dont les ordis peuvent comprendre des tâches linguistiques comme la génération de texte, la traduction et la reconnaissance vocale. En gérant le texte en morceaux plus petits et plus compréhensibles, les machines peuvent prédire et générer des réponses proches de celles des humains.
Conclusion
La tokenisation est une étape cruciale pour aider les ordinateurs à comprendre le langage humain. En découpant le texte en tokens, ça permet aux machines de traiter et de répondre à notre langage plus efficacement.