# 🔤 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!** 🎉