Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 3,744 Bytes
54ccdcb 83b4881 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 |
# 🔤 Объяснение методов токенизации
## ❓ Почему знаки препинания считаются отдельными токенами?
Это **нормальное поведение** для большинства методов токенизации! Вот почему:
### 📝 Что такое токенизация?
Токенизация - это процесс разбиения текста на **минимальные значимые единицы** (токены). В зависимости от задачи, токены могут быть:
1. **Словами** - для семантического анализа
2. **Символами** - для анализа на уровне символов
3. **Смешанными** - слова + знаки препинания
### 🔍 Различия между методами:
| Метод | Подход | Пример |
|-------|--------|--------|
| **naive** | Только слова по пробелам | `"Привет, мир!"` → `["Привет,", "мир!"]` |
| **regex** | Слова + основные знаки | `"Привет, мир!"` → `["Привет", ",", "мир", "!"]` |
| **razdel** | Детальная разбивка | `"Привет, мир!"` → `["Привет", ",", "мир", "!"]` |
| **nltk** | Лингвистическая токенизация | `"Привет, мир!"` → `["Привет", ",", "мир", "!"]` |
### ✅ Это правильно, потому что:
1. **Знаки препинания несут смысл** - точка, запятая, восклицательный знак
2. **Для анализа нужны все элементы** - включая структуру предложения
3. **Стандартная практика** - большинство NLP библиотек работают так
### 🎯 Когда это важно:
- **Анализ тональности** - восклицательные знаки показывают эмоции
- **Синтаксический анализ** - запятые разделяют части предложения
- **Машинный перевод** - пунктуация влияет на смысл
- **Генерация текста** - нужно знать, где ставить знаки препинания
### 🔧 Если нужны только слова:
Можно добавить фильтрацию:
```python
def tokenize_words_only(text):
tokens = regex_tokenize(text) # Получаем все токены
words_only = [t for t in tokens if t.isalpha()] # Только буквы
return words_only
```
### 📊 Статистика по вашему корпусу:
- **naive**: 16 токенов (только слова)
- **regex**: 25 токенов (слова + знаки препинания)
- **razdel**: 36 токенов (максимально детальная разбивка)
**Вывод:** Разные методы дают разное количество токенов - это нормально! Выбирайте метод в зависимости от задачи.
---
## 🎯 Рекомендации:
- **Для анализа смысла**: используйте `naive` или `regex` с фильтрацией
- **Для синтаксического анализа**: используйте `razdel` или `nltk`
- **Для подсловых моделей**: используйте `regex` или `razdel`
- **Для быстрого анализа**: используйте `naive`
**Токенизация работает корректно!** 🎉
|