トークン化：テキストを分解して理解する
トークン化：テキストを分解して理解する
TL; DR
トークン化とは、テキストを単語、フレーズ、サブワードなどのトークンと呼ばれる小さな単位に分割し、機械学習モデル用に準備するプロセスのことである。例えば、"Tokenization in Milvus is powerful"という文章は、["Tokenization," "in," "Milvus," "is," "powerful"]のようなトークンに分割されるかもしれない。これらのトークンは、意味検索のようなタスクのために、意味を捉える数値埋め込みに変換される。Milvus](https://milvus.io/)ベクトルデータベースでは、トークン化はインデックス作成と検索のためにテキストを効率的に処理する組み込みのアナライザと統合されている。この機能によりワークフローが簡素化され、開発者は生のテキストを直接扱うことができ、高精度とスケーラビリティを備えた高度な検索アプリケーションをパワーアップすることができる；
導入
多くの人工知能(AI)や自然言語処理(NLP)システムの中核には、生のテキストを「構造化データ」に変換するプロセス、トークン化がある。しかし、トークン化とは一体何なのだろうか。また、機械がテキストをより小さな塊に分解することが、なぜそれほど重要なのだろうか。
トークン化とは、テキストをより小さな単位に分解するプロセスのことで、これにより機械は言語をより効果的に分析・理解できるようになります。この重要なステップにより、センチメント分析、言語翻訳、テキスト生成など、さまざまなNLPタスクでコンピュータが人間の言語を処理・処理できるようになります。
トークン化](https://assets.zilliz.com/tokenization_e2f6903fbb.png)
トークン化とは？
トークン化とは、単語や文字などのテキストをトークンと呼ばれる小さな単位に分割すること。これはNLPにおける基礎的なステップであり、機械が人間の言語をより効果的に処理し理解することを可能にする。
なぜトークン化が必要なのか？
トークン化は新しい言語を学ぶようなもので、意味や構造を理解するために文章を小さな単位に分解することから始める。これと同じように、コンピュータはテキストのブロックをより小さく、管理しやすい単位に分割して処理します。トークン化によって、コンピュータは単語やサブワードなどの基本的な構成要素を識別できるようになり、テキストを理解し分析できるようになります。
技術的には、トークン化は非構造化テキストをコンピュータが処理できる構造化フォーマットに変換します。たとえば、NLPモデルに文章を入力すると、トークン化機能は文章をトークンに分割し、トークンには数値が割り当てられます。これらの値によって、コンピューターは数学的演算を実行し、関係を特定し、データから意味を抽出することができる。トークン化がなければ、テキストは機械にとって理解不能な文字列のままとなり、さらなる分析は不可能となる。
トークン化の主要概念
ここでは、トークン化について理解する必要がある主要な概念を探ります。
トークン
トークンは、分析に意味があると考えられるテキストの基本単位です。トークンには、文字、単語、サブワードがあり、後続のテキスト処理タスクの主要な入力となります。
トークナイザ
トークナイザーは、テキストをトークンに分割することによって、コンピュータが人間の言語を分 解・解釈できるようにする基本的なツールです。スペースで分割したり、サブワード・レベルのテクニックを使ったりといった特定のルールを適用して、テキスト表現の粒度を定義します。
アナライザー
アナライザーは、単純なトークン化を超えて、テキストを深く処理し理解します。トークン化の後、フィルターがトークンに適用され、小文字化、ステミング、レム マトリゼーション、ストップワードの除去などの追加処理を適用して、トークンをさらに洗練します。
語彙
語彙は、モデルが処理できる一意のトークン（単語、サブワード、または文字）のセットです。トークン化の際に生成されたトークンから構築されます。語彙は、テキストを理解するためのモデルの参照として機能します。語彙の設計とサイズは、言語、特に珍しい単語や見たことのない単語を処理するモデルの能力に影響します。
図- Milvusのトーケナイザーとアナライザー](https://assets.zilliz.com/Figure_Tokenizer_and_Analyzer_in_Milvus_2f283b3046.png)
この図はテキスト処理の流れを示しており、生テキストはトークン化される。次にアナライザがフィルタを適用してトークンを小文字に変換し、ストップワードを除去する。
トークン化の種類
トークン化の方法は、テキストの内訳の粒度や手元のタスクの特定の要件に基づいて異なります。以下は一般的なトークン化の種類です：
1.文字トークン化：* テキストを個々の文字に分解します。これは、複雑な形態素を持つ言語や、スペル修正、ノイズの多いテキストの処理などのタスクに役立ちます。
図- 文字トークン化](https://assets.zilliz.com/Figure_Character_tokenization_c7c185282c.png)
図：文字トークン化
2.単語トークン化：* これは最も一般的なトークン化で、テキストを個々の単語に分割する。単語レベルの分析に依存する言語モデリング、品詞タグ付け、および名前付きエンティティ認識に有用である。
図- 単語トークン化](https://assets.zilliz.com/Figure_Word_tokenization_8b09acd648.png)
図：単語トークン化
3.文トークン化：* このタイプはテキストを文に分割する。段落や長いテキストのブロックを個別のセンテンスに分割する。センテンスレベルの構造を分析する必要がある、センチメント分析やテキスト要約のようなタスクにこのタイプを使用します。
図-センテントークナイゼーション](https://assets.zilliz.com/Figure_Sentence_tokenization_c0dadf08e4.png)
図：文トークン化。
4.サブワード トークン化: このメソッドは、単語を意味のある小さな単位 (接頭辞、接尾辞、ステムなど) に分割します。語彙サイズを小さくするのに役立ち、テキスト生成などのタスクで特に役立ちます。
図- サブワード トークン化](https://assets.zilliz.com/Figure_Subword_tokenization_9cc8b0d197.png)
図：サブワード トークン化
サブワード トークン化は、文をサブワード トークンに分割します。Zilliz」や「Milvus」のような希少語は、より小さな単位に分割される。また、"open-source "は、ハイフンを別のトークンとして扱い、["open", "-", "source"]に分割される。
**コード例
以下は、Hugging FaceのBERT tokenizerを使用したPythonの例です。これは、WordPieceアルゴリズムによるサブワード トークン化を使用して、文がどのようにトークン化されるかを示しています：
from transformers import AutoTokenizer
# 学習済みのトークナイザを読み込む
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 文をトークン化する
sentence = "Zillizは強力なオープンソースのベクトルデータベースMilvusを作った"
トークン = tokenizer.tokenize(sentence)
print(tokens)
**出力
['z'、'##ill'、'##iz'、'created'、'mil'、'##vus'、','、'a'、'powerful'、'open'、'-'、'source'、'vector'、'database'].
トークン化と単語埋め込みとの比較
トークン化と単語の埋め込みは、どちらも自然言語処理（NLP）の基本テクニックだが、その目的は異なる。トークン化はテキストを小さな単位に分割し、埋め込みはこれらの単位を数値に変換します。
図- ベクトル空間における単語間の意味的関係](https://assets.zilliz.com/Figure_Semantic_Relationship_Between_Words_in_Vector_Space_948e78f299.png)
ここで、トークン化と単語埋め込みを比較してみよう：
| アスペクト｜トークン化｜ワード埋め込み | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- |
| 目的｜テキストを処理可能な単位に分割する｜意味的な意味や単語間の関係をベクトル表現で捉える｜例｜テキストを処理可能な単位に分割する｜意味的な意味や単語間の関係をベクトル表現で捉える | 例｜文章："トークン化は重要です "トークン：\トークン："Tokenization", "is", "crucial"] | 単語："Milvus "埋め込み：[0.23, 0.56, -0.12, ...] | | 利点｜構造化されていないテキストを、コンピュータが処理できる構造化された 形式に変換する｜単語の意味、関係、および文脈をキャプチャする｜ 限界｜構造化されていないテキストを、コンピュータが処理できる構造化された 形式に変換する｜単語の意味、関係、および文脈をキャプチャする | 限界｜トークンのセマンティクスを捉えない｜埋め込みを生成するために大きな計算能力を必要とする｜｜｜｜｜。
トークン化の利点と課題
トークン化はテキスト処理において極めて重要である。言語モデリングや分析にさまざまな利点をもたらすが、同時に課題もある。両方の側面から検証してみよう。
メリット
効率的なテキスト処理:** トークン化は、NLPタスクのためにテキストデータを準備する際の基本です。機械学習モデルに適したテキストになります。
粒度の制御:** トークン化は粒度レベルの制御を提供し、手元のタスクに基づいてモデルが単語、サブ ワード、あるいは文字を扱うことを可能にします。タスクによって要件が異なるため、特定の粒度でパフォーマンスを向上させることができます。
言語非依存性：*** トークン化技術は、異なる言語やスクリプトに適応することができます。
トークン化は言語モデリングに不可欠です。モデルが処理する基本単位（トークン）を定義し、テキストのより良い理解と生成を可能にします。
課題
曖昧さ：*** トークン化は言語の曖昧さによる課題に直面する。例えば、"bank "という単語は、文脈によって金融機関を指すこともあれば、川の側を指すこともある。同様に、「高校」のような語句は、2 つの別々の単語としてトークン化されることもあれば、1 つのユニットとしてトークン化されることもあり、解釈に影響を与える。
トークンの損失：*** トークン化の方法によっては、単語をより小さなトークンに分割することで 情報が失われ、モデルが原文の文脈や意味を完全に理解することが難しくなる場合があります。
句読点の処理:** アポストロフィやダッシュなどの句読点を含むトークンのセグメンテーションは、NLP アルゴリズ ムにとって厄介な場合があります。
明確な境界のない言語:** トークン化は、中国語や日本語のような明確な単語の境界のない言語では特に困難です。これらの言語では、テキストを正確に分割するために、より洗練されたトークン化手法が必要になります。
トークン化の使用例
トークン化はさまざまな NLP タスクで広く使用されており、システムがテキストデータを処理・分析するのに役立っています。以下はトークン化の主な使用例です：
検索エンジン：**トークン化により、検索エンジンはクエリー用語やドキュメントをトークンに分解することで、関連するコンテンツを迅速にインデックスし、検索することができます。
機械翻訳:** トークン化は機械翻訳において非常に重要であり、ソース言語とターゲット言語をトークンに分解することで、モデルを言語間にマッピングし、効果的に翻訳することができます。
音声認識：トークン化は、音声入力をトークンに分割して処理することで、話し言葉をテキストに変換し、システムが話し言葉を構造的に理解できるようにします。
センチメント分析：*** トークン化はセンチメント分析に不可欠で、テキストをトークンに分解して、表現されたセンチメントがポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのいずれであるかを判断します。
チャットボットとバーチャルアシスタント：** トークン化により、チャットボットとバーチャルアシスタントはテキストを管理可能な単位に分割することで、ユーザーからの問い合わせを理解し処理できるようになります。これにより、入力内容に基づいてインテリジェントに応答できるようになります。
トークン化のためのツール
NLPにおけるトークン化には、いくつかのツールがよく使われる：
NLTK](https://www.nltk.org/):**自然言語処理のための強力なPythonライブラリで、トークン化、ステミング、レマタイゼーション、品詞タグ付けなどのツールを提供します。
SpaCy: 単語や文のための強力なトークナイザーとカスタマイズ可能なトークン化を備えた高速な自然言語処理ライブラリで、産業アプリケーションに最適なツールです。
ハギング・フェイス・トークナイザー: BERTやGPTのような変換器ベースのモデルをサブワード処理でトークン化します。
Gensim](https://radimrehurek.com/gensim/):** トピックモデリングに人気があり、テキストの前処理とトークン化機能を備えています。
Milvus ベクトルデータベースにおけるトークン化
ベクトルデータベース](https://zilliz.com/learn/what-is-vector-database)は、高次元のベクトル埋め込みを用いて、テキスト、画像、動画などの非構造化データを格納、索引付け、検索するように設計されている。これらの埋め込みは、高速な意味的情報検索と類似性に基づく検索を可能にし、ベクトルデータベースを推薦システム、検索エンジン、AIワークフローなどのアプリケーションに不可欠なものにしている。
トークン化はこのプロセスの最初のステップである。これは、生のテキストを単語、フレーズ、サブワードなどの小さな単位に分解し、機械学習モデルによって数値表現（ベクトル埋め込み）に変換する。Zillizによって開発されたオープンソースのベクトルデータベースであるMilvusは、これらの埋め込みを高次元空間に保存し、効率的に類似性を問い合わせることができる。
Milvusに組み込まれたトークン化
Milvusはビルトインアナライザによってトークン化を簡素化します。これらのアナライザは、効率的なインデックス作成と検索のためにテキストデータを処理するトークナイザやフィルタを統合しています：
標準アナライザ：標準アナライザ：汎用テキスト処理用のデフォルトアナライザ。文法ベースのトークン化を行い、トークンを小文字に変換し、大文字小文字を区別しない検索をサポートする。
英語アナライザ**：英語テキスト専用に設計されています。ステミング（単語を語根形に変換する）、一般的なストップワードの除去が含まれ、意味のある用語に焦点を当てます。
中国語アナライザー**：中国語テキスト処理用に最適化されており、独自の言語構造を処理できるようにトークン化が設計されています。
これらのビルトインアナライザーにより、開発者は外部の前処理を必要とせず、生のテキストを直接Milvusに入力することができ、ワークフローを合理化し、複雑さを軽減します。
Milvusのトークン化処理方法
Milvus 2.5](https://milvus.io/blog/introduce-milvus-2-5-full-text-search-powerful-metadata-filtering-and-more.md)より、データベースには組み込み 全文検索 **機能が追加され、生のテキスト入力を内部で処理できるようになりました。テキストデータを入力すると、Milvusは指定されたアナライザを使用してテキストを個々の検索可能な用語にトークン化します。これらの用語はBM25のようなアルゴリズムを用いてスパースベクトル表現に変換され、効率的な検索のために保存されます。
このハイブリッドなアプローチにより、Milvusは密なベクトル(意味埋め込み)と疎なベクトル(キーワードベースの表現)の両方を扱うことができる。その結果、Milvusはデータベース内でトークン化とベクトル化をシームレスに管理しながら、意味理解とキーワード精度を組み合わせた高度なハイブリッド検索シナリオをサポートする。
Milvusに組み込まれたトークン化の利点
簡素化されたワークフロー**：Milvusのビルトインアナライザにより、外部のトークン化ツールが不要になり、生のテキストデータを直接取り込むことが容易になります。
検索機能の強化**：全文検索とベクトル類似検索を組み合わせることで、Milvusは多様なアプリケーションに対して高精度で関連性の高い検索結果を提供します。
スケーラビリティトークン化とベクトル化の内部処理により、Milvusは様々なユースケースにおいて大規模なテキストデータを効率的に処理することができます。
これらの機能により、Milvusは開発者がより簡単にインテリジェントな検索および分析アプリケーションを構築することを可能にし、テキスト前処理の複雑さよりもむしろ革新に集中することを可能にします。自然言語検索、AI主導のレコメンデーション、またはハイブリッド検索システムのいずれに取り組んでいる場合でも、Milvusはお客様のアプリケーションを強化するための堅牢で開発者に優しいプラットフォームを提供します。
トークン化に関するFAQ
**01.トークン化はなぜ重要なのですか？
トークン化は構造化されていないテキストを扱いやすい単位に変換し、コンピュータが言語を処理できるようにします。NLP モデルがトークンに数値表現を割り当てるのを助け、数学的演算や意味のあるパターンの抽出を可能にします。
**02.単語トークン化と文字トークン化の違いは何ですか？
単語トークン化はテキストを個々の単語に分割し、各単語を個別のトークンとして扱います。一方、文字トークン化はテキストを個々の文字に分割します。
**03.レム化とトークン化とは何ですか？
トークン化とは、テキストを単語や文などの小さな単位に分割することで、コンピュータの処理を容易にします。レンマタイゼーションは、「running」を「run」に変換するなど、単語を基本形に還元することで、言語理解の一貫性を確保します。
**04.トークン化はモデルのパフォーマンスにどのような影響を与えますか？
トークン化は、テキストがどのように分解され、モデルによって理解されるかに影響します。適切なトークン化は、単語間の正確な関係を捉えることによってモデルのパフォーマンスを向上させますが、不十分なトークン化は、誤った解釈や意味の喪失につながる可能性があります。
**05.トークン化はセンチメント分析やテキスト分類においてどのような役割を果たしますか？
センチメント分析やテキスト分類では、トークン化はテキストを単語やフレーズなどの小さな単位に分割し、パターンやセンチメントを分析します。このプロセスにより、アルゴリズムが個々のトークンを処理し、テキストを正確に分類またはセンチメントを割り当てることができます。
関連リソース
Milvusとは｜Milvusドキュメント](https://milvus.io/docs/overview.md)
アナライザ概要｜Milvusドキュメント](https://milvus.io/docs/analyzer-overview.md)
自然言語処理の基礎: トークン、N-グラム、Bag-of-Words モデル](https://zilliz.com/learn/introduction-to-natural-language-processing-tokens-ngrams-bag-of-words-models)
データサイエンティストに人気のNLPテクニックトップ10](https://zilliz.com/learn/top-10-nlp-techniques-every-data-scientist-should-know)
自然言語処理入門ガイド ](https://zilliz.com/learn/A-Beginner-Guide-to-Natural-Language-Processing)
情報検索とは何か？ 総合ガイド](https://zilliz.com/learn/what-is-information-retrieval)