Tokenization (Tách Từ) - Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)

Tokenization là gì?

Tokenization là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn như từ, cụm từ hoặc câu, gọi là token.

Ví dụ:

"VHTSoft is a technology company"
→ Tokens: ["VHTSoft", "is", "a", "technology", "company"]

Tưởng tượng tokenization giống như việc cắt một cuốn sách thành từng từ riêng lẻ hoặc tách các câu—đây là bước cực kỳ quan trọng trong NLP và Hệ thống Truy vấn Thông tin (IR).

Tại sao Tokenization quan trọng?

  1. Đơn giản hóa xử lý văn bản

    • Biến dữ liệu thô thành các phần nhỏ, dễ phân tích.

  2. Hỗ trợ đánh chỉ mục (indexing)

    • Giúp tìm kiếm và truy xuất thông tin nhanh hơn (vd: search engine).

  3. Làm sạch dữ liệu

    • Loại bỏ stopwords (từ không quan trọng như "a", "the"), chuẩn hóa văn bản.

  4. Giúp AI hiểu ngữ nghĩa

    • Là đầu vào cho các mô hình NLP như BERT, GPT.

1. Word Tokenization (Tách từ)
2. Sentence Tokenization (Tách câu)
3. Character Tokenization (Tách ký tự)

Thách Thức Khi Tokenization

Triển Khai Tokenization Trong Python

Sử dụng thư viện NLTK (Natural Language Toolkit):

import nltk
nltk.download('punkt')  # Tải dữ liệu tokenizer

# Word Tokenization
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = "VHTSoft is a technology company"
tokens = word_tokenize(text)
print("Word Tokens:", tokens)  # Output: ['VHTSoft', 'is', 'a', 'technology', 'company']

# Sentence Tokenization
from nltk.tokenize import sent_tokenize
text = "I love AI. I study NLP."
sentences = sent_tokenize(text)
print("Sentence Tokens:", sentences)  # Output: ['I love AI.', 'I study NLP.']

Tiền Xử Lý Văn Bản(TextPreprocessing)

Sau khi tokenization, bước tiếp theo là chuẩn hóa văn bản bằng cách:

  1. Chuyển thành chữ thường (lowercase)

  2. Loại bỏ các token không phải chữ và số (non-alphanumeric)

Triển Khai Preprocessing Trong Python

import re
from nltk.tokenize import word_tokenize

def preprocess(text):
    # 1. Chuyển thành chữ thường
    text = text.lower()
    
    # 2. Tokenization
    tokens = word_tokenize(text)
    
    # 3. Loại bỏ token không phải chữ/số (giữ lại từ có dấu)
    tokens = [token for token in tokens if re.match(r'^[a-z0-9áàảãạăắằẳẵặâấầẩẫậéèẻẽẹêếềểễệóòỏõọôốồổỗộơớờởỡợíìỉĩịúùủũụưứừửữựýỳỷỹỵđ]+$', token)]
    
    return tokens

# Ví dụ các tài liệu
documents = [
    "VHTSoft is a TECHNOLOGY company!",
    "AI, Machine Learning & NLP are COOL.",
    "Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) rất quan trọng!"
]

# Tiền xử lý từng tài liệu
preprocessed_docs = [' '.join(preprocess(doc)) for doc in documents]

# Kết quả
for i, doc in enumerate(preprocessed_docs):
    print(f"Document {i+1}: {doc}")

 

Kết Quả Sẽ Là:

Document 1: vhtsoft is a technology company
Document 2: ai machine learning nlp are cool
Document 3: xử lý ngôn ngữ tự nhiên nlp rất quan trọng

Giải Thích:

Mẹo Thực Tế Để Tokenization Hiệu Quả

Dù đơn giản, tokenization là bước cực kỳ quan trọng để phân tích dữ liệu văn bản và tạo nền tảng cho các tác vụ NLP nâng cao. Dưới đây là những lời khuyên thiết thực:

1. Tiền Xử Lý Văn Bản (Preprocess Text)
text = "Tokenization là BƯỚC ĐẦU!!!"
text = text.lower()  # "tokenization là bước đầu!!!"
2. Xử Lý từ không mang nhiều ý nghĩa(Stopwords) (Handle Stopwords)

 

 

Khi Nào Dùng Tokenization?

Tác giả: Đỗ Ngọc Tú
Công Ty Phần Mềm VHTSoft


Phiên bản #1
Được tạo 23 tháng 4 2025 03:28:09 bởi Đỗ Ngọc Tú
Được cập nhật 23 tháng 4 2025 04:02:26 bởi Đỗ Ngọc Tú