プロジェクト in Python Skill Tree

One Cut Into Two

初級

このプロジェクトでは、サブワードトークナイザーを実装する方法を学びます。サブワードトークナイザーは、自然言語処理タスクにおける重要なステップです。トークナイゼーションとは、テキストの文字列を、トークンと呼ばれるより小さな単位に分割するプロセスです。トークンは、個々の単語、文字、またはサブワードになります。このプロジェクトでは、英語や他のラテン語ベースの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。

Python

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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

講師

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.