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Tokenisierung ist der Prozess, bei dem Text oder Datenströme in sinnvolle Einheiten (Tokens) wie Wörter, Subwords oder Symbole zerlegt werden. Sie ermöglicht Analyse, Indexierung und die Vorbereitung von Modelleingaben in Suchsystemen, NLP und Datenpipelines. Die Wahl der Tokenisierung beeinflusst Vokabulargröße, Leistung und Sprachunterstützung.
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Tokenisierung zerlegt Text in Verarbeitungseinheiten wie Wörter, Teilwörter oder Symbole.
Tokenisierung entwickelte sich aus der linguistischen und lexikalischen Textverarbeitung, die Zeichenfolgen für Analyse und Suche in handhabbare Einheiten aufteilen musste. Unicode-Standards formalisierten Regeln für Textgrenzen; moderne Sprachmodelle ergänzten Wort- und Subword-Verfahren für ihre Eingaberepräsentation.
Ein Tokenizer liest eine Zeichenfolge und erzeugt daraus eine geordnete Folge von Tokens, meist mit einer Zuordnung zu IDs. Regeln entscheiden über Leerzeichen, Satzzeichen, Unicode-Grapheme oder Subwords. Die Wahl beeinflusst Vokabular, Kontextlänge, Suchqualität, Laufzeit und den Umgang mit verschiedenen Sprachen.
Text wird in Einheiten überführt, die ein Such-, Analyse- oder Sprachverarbeitungssystem verarbeiten kann.
Segmentierungsregeln bestimmen, welche Zeichenfolgen zusammengehören und wie sie repräsentiert werden.
Tokenizer werden nach Sprache, Datenformat, Modellvokabular und Anforderungen an Suche oder Laufzeit gewählt.
Tokenisierung beeinflusst direkt, wie Suchsysteme und Sprachmodelle Text finden, speichern und verarbeiten; ihre Wahl ist daher eine konkrete Architekturentscheidung.
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