はじめに
このプロジェクトでは、Pythonを使ってテキストトークナイゼーションシステムを実装する方法を学びます。テキストトークナイゼーションは自然言語処理における基本的なタスクであり、与えられたテキストをトークンと呼ばれる小さな単位に分解します。これらのトークンは、テキスト内の単語、数字、句読点、またはその他の意味のある要素を表すことができます。テキストをトークン化する能力は、コンパイラの字句解析、感情分析、テキスト分類など、多くのアプリケーションにとって不可欠です。
👀 プレビュー
## text = 'total = 1 + 2 * 3'
tokens = [Token(type='NAME', value='total'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='EQ', value='='), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='1'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='ADD', value='+'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='2'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='MUL', value='*'), Token(type='WS', value=' '), Token(type='NUM', value='3')]🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下を学びます。
- テキスト内のトークンを表す
Tokenクラスを定義する方法 - 入力テキストを受け取り、トークンのストリームを生成する
generate_tokens関数を実装する方法 - サンプルテキストを使ってトークン化プロセスをテストする方法
🏆 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。
- テキストトークナイゼーションの概念と、自然言語処理におけるその重要性を理解する
- Pythonを使って基本的なテキストトークナイゼーションシステムを実装する
- 異なるトークンタイプとそれに対応する正規表現を定義することで、トークン化プロセスをカスタマイズする
- 様々な入力テキストを使ってトークン化システムをテストおよびデバッグする
