Introducción
En este proyecto, aprenderás cómo implementar un subword tokenizer, que es un paso crucial en las tareas de procesamiento de lenguaje natural. La tokenización es el proceso de descomponer una cadena de texto en unidades más pequeñas, llamadas tokens, que pueden ser palabras individuales, caracteres o subpalabras. Este proyecto se centra en la tokenización a nivel de subpalabras, que se utiliza comúnmente en inglés y otros idiomas basados en el alfabeto latino.
👀 Vista previa
['I','studied', 'in', 'LabEx', 'for', '1', '0', 'days', 'and', 'completed', 'the', '[UNK]', '[UNK]', 'course', '.']🎯 Tareas
En este proyecto, aprenderás:
- Cómo implementar una función de subword tokenizer que realice la tokenización a nivel de caracteres utilizando el algoritmo greedy longest-match-first
- Cómo probar el subword tokenizer con un ejemplo proporcionado y analizar la salida
- Cómo entender el algoritmo de tokenización y su implementación
🏆 Logros
Después de completar este proyecto, podrás:
- Comprender la importancia de la tokenización en las tareas de procesamiento de lenguaje natural
- Implementar un componente central de una tubería de procesamiento de lenguaje natural
- Distinguir entre la tokenización a nivel de caracteres y la tokenización a nivel de subpalabras
- Aplicar el algoritmo greedy longest-match-first para tokenizar texto en subpalabras
