¿Por qué necesitamos la tokenización?

Al dividir el texto en unidades o tokens más pequeños, la tokenización facilita el procesamiento de grandes cantidades de información no estructurada. Estos tokens pueden ser palabras, frases o incluso caracteres, según los requisitos específicos de la tarea.

La representación numérica resultante de la tokenización permite el desarrollo de modelos sofisticados capaces de realizar diversas tareas. Estos incluyen, entre otros, clasificación de texto, análisis de sentimientos y generación de lenguaje.

La tokenización es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos para aplicaciones de aprendizaje automático. Sirve como un paso fundamental para transformar datos textuales en un formato que los algoritmos puedan utilizar de manera eficiente.

La clasificación de texto, por ejemplo, implica asignar una categoría o etiqueta predefinida a un texto determinado en función de su contenido. El análisis de sentimientos, por otro lado, tiene como objetivo determinar el tono emocional de un texto, ya sea positivo, negativo o neutral.

El objetivo principal de la tokenización es convertir texto sin formato en una representación numérica. Esta forma numérica permite que los datos sean comprendidos y analizados mediante modelos de aprendizaje automático, que inherentemente operan con números.