Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) dient als Brücke zwischen Maschinen und menschlichen Sprachen und ermöglicht reibungslose Interaktionen. Im Kern der NLP liegt die Tokenisierung, ein grundlegender Schritt, der weitere NLP-Aufgaben erheblich beeinflusst.
Was ist Tokenisierung?
Tokenisierung ist der Prozess, Text in Teile, sogenannte Tokens, zu zerlegen. Diese Tokens können so klein wie Wörter oder so groß wie Sätze sein. Das Ziel? Unstrukturierte Textdaten in ein für Maschinen besser verdauliches Format umzuwandeln.
- Wort-Tokenisierung: Hier wird der Text in einzelne Wörter zerlegt. Z.B. wird “Ich liebe NLP” zu [“Ich”, “liebe”, “NLP”].
- Satz-Tokenisierung: Hier wird der Text in Sätze unterteilt. Z.B. wird “Ich liebe NLP. Es ist faszinierend!” zu [“Ich liebe NLP.”, “Es ist faszinierend!”].
Beliebte Tokenisierungswerkzeuge
Es gibt eine Vielzahl von Werkzeugen zur Tokenisierung. Hier sind einige bekannte:
- NLTK: Eine führende Plattform zum Erstellen von Python-Programmen, die mit menschlichen Sprachdaten arbeiten. Ideal für Bildungszwecke.
- spaCy: Bekannt für seine Geschwindigkeit und Effizienz, ist es ein Favorit für industrielle Anwendungen.
- TextBlob: Ein einfaches NLP-Werkzeug, das auf NLTK und einem anderen Werkzeug namens Pattern basiert.
- TensorFlow/Keras Tokenizer: Ein Muss für Deep Learning-Enthusiasten. Es tokenisiert und erstellt auch ein Vokabular von Wörtern.
- BERT Tokenizer: Teil des transformativen BERT-Modells hat dieser Tokenizer einen einzigartigen Ansatz, insbesondere bei der Behandlung von Wörtern, die nicht im Wortschatz vorkommen.
Weitere Vorverarbeitungsschritte in der NLP
Nach der Tokenisierung benötigen Texte oft weitere Verarbeitung:
- Entfernung von Stop-Wörtern: Wörter wie “und”, “der” und “ist” können häufig vorkommen, tragen jedoch oft nicht zur bedeutenden Analyse bei.
- Lemmatisierung: Reduzierung von Wörtern auf ihre Grund- oder Wörterbuchform. Z.B. wird “laufend” zu “laufen”.
- Stemming: Beschneidung von Wörtern auf ihre Stammform. Im Gegensatz zur Lemmatisierung führt das Stemming möglicherweise nicht immer zu tatsächlichen Wörtern. Z.B. wird “Fliegen” zu “Flieg”.
Praktische Anwendung und Beispiele
Tokenisierung mit spaCy:
import spacy
nlp = spacy.load(‘de_core_news_sm’)
text = “Ich liebe NLP und seine Anwendungen!”
doc = nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)
nlp = spacy.load(‘de_core_news_sm’)
text = “Ich liebe NLP und seine Anwendungen!”
doc = nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)
Abschluss und Ausblick
Die Tokenisierung, obwohl grundlegend, entwickelt sich weiter. Mit Fortschritten in Transformer-Modellen und unüberwachtem Lernen bewegen wir uns in Richtung kontextsensitivere Tokenisierungsmethoden. Es bleibt ein dynamischer und wesentlicher Aspekt der sich ständig weiterentwickelnden NLP-Landschaft.