はじめに
このプロジェクトでは、自然言語処理タスクにおける重要なステップであるサブワードトークナイザを実装する方法を学びます。トークナイゼーションとは、文章文字列を個々の単語、文字、またはサブワードなどの小さな単位に分解するプロセスです。このプロジェクトでは、英語やその他のラテン文字系言語で一般的に使用されるサブワードレベルのトークナイゼーションに焦点を当てています。
👀 プレビュー
['I', 'studied', 'in', 'LabEx', 'for', '1', '0', 'days', 'and', 'completed', 'the', '[UNK]', '[UNK]', 'course', '.']🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下のことを学びます。
- 貪欲な最長一致優先アルゴリズムを使用して文字レベルのトークナイゼーションを行うサブワードトークナイザ関数を実装する方法
- 提供された例を使ってサブワードトークナイザをテストし、出力を分析する方法
- トークナイゼーションアルゴリズムとその実装を理解する方法
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- 自然言語処理タスクにおけるトークナイゼーションの重要性を理解する
- 自然言語処理パイプラインのコアコンポーネントを実装する
- 文字レベルとサブワードレベルのトークナイゼーションの違いを識別する
- 貪欲な最長一致優先アルゴリズムを適用して文章をサブワードにトークナイズする
