Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie man einen Subword-Tokenizer implementiert, was ein entscheidender Schritt bei natürlichen Sprachverarbeitungstasks ist. Tokenisierung ist der Prozess, bei dem eine Zeichenkette in kleinere Einheiten, die Tokens genannt werden, aufgeteilt wird, die einzelne Wörter, Zeichen oder Subwörter sein können. Dieses Projekt konzentriert sich auf die Subword-Ebene der Tokenisierung, die in der englischen und anderen lateinischen Sprachen häufig verwendet wird.
👀 Vorschau
['I','studied', 'in', 'LabEx', 'for', '1', '0', 'days', 'and', 'completed', 'the', '[UNK]', '[UNK]', 'course', '.']🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie man eine Subword-Tokenizer-Funktion implementiert, die die Zeichenebene der Tokenisierung mit dem greedy longest-match-first-Algorithmus durchführt
- Wie man den Subword-Tokenizer mit einem bereitgestellten Beispiel testet und die Ausgabe analysiert
- Wie man den Tokenisierungsalgorithmus und seine Implementierung versteht
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Die Wichtigkeit der Tokenisierung bei natürlichen Sprachverarbeitungstasks zu verstehen
- Ein Kernkomponenten eines natürlichen Sprachverarbeitungspipelines zu implementieren
- Unterschiede zwischen Zeichenebene und Subword-Ebene der Tokenisierung zu erkennen
- Den greedy longest-match-first-Algorithmus anzuwenden, um Text in Subwörter zu tokenisieren
