La tokenización convierte algo en unidades más pequeñas, manejables y estandarizadas llamadas tokens. El término tiene dos significados principales en la tecnología moderna:
- En el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL): La tokenización divide el texto en partes más pequeñas, como palabras, subpalabras o caracteres, lo que facilita a las máquinas la comprensión y el análisis del lenguaje.
- En la seguridad de los datos: La tokenización se refiere a la sustitución de datos sensibles, como números de tarjetas de crédito o identificadores personales, por equivalentes no sensibles llamados tokens. Estos tokens conservan un formato utilizable, pero no tienen sentido sin un sistema de mapeo seguro.
Ambos tipos sirven para propósitos diferentes, pero implican simplificar información compleja o sensible en formas con las que sea más fácil o seguro trabajar.
Tokenización en el procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Qué es
En PNL, la tokenización es un paso de preprocesamiento que divide el texto en tokens. Estos tokens pueden ser:
- Palabras (p. ej., El perro corrió. → [El, perro, corrió])
- Subpalabras (p. ej., infelicidad → [in, feliz, dad])
- Caracteres (p. ej., perro → [p, e, r, r, o])
Este paso ayuda a las máquinas a «leer» el texto en partes más pequeñas para aprender patrones, significados y estructura.
Por qué es importante
Los ordenadores no pueden interpretar párrafos enteros como lo hacen los humanos. La tokenización divide el texto en piezas consistentes que un modelo puede procesar. Es esencial para la traducción, el análisis de sentimientos, los chatbots y la clasificación de textos.
Tipos de tokenización en PNL
Tokenización de palabras
La tokenización de palabras divide el texto en palabras individuales basándose en espacios o signos de puntuación. Esta es la forma más sencilla y utilizada de tokenización, especialmente para idiomas como el inglés. Permite a los modelos procesar y analizar el texto a nivel de palabra, lo que es útil en tareas como el análisis de sentimientos, el modelado de temas o la creación de resúmenes.
Tokenización de subpalabras
La tokenización de subpalabras divide las palabras en unidades más pequeñas y significativas, a menudo prefijos, raíces o sufijos. Por ejemplo, la palabra jugando podría dividirse en jug y ##ando. Este método ayuda a manejar palabras raras o no vistas al basarse en componentes más pequeños y conocidos, lo que conduce a una mejor generalización del modelo.
Tokenización de caracteres
La tokenización de caracteres divide el texto en caracteres individuales. Aunque es más granular, puede ser muy eficaz en idiomas con pocos recursos o en aplicaciones como la corrección ortográfica, donde la estructura de cada palabra debe entenderse a nivel de letra.
Herramientas para la tokenización
NLTK (python)
El Natural Language Toolkit es una de las bibliotecas de PNL más fáciles de usar en Python. Proporciona funciones fáciles de usar para la tokenización básica de palabras y frases, lo que la convierte en una gran opción para proyectos sencillos o académicos.
spaCy
spaCy es una biblioteca de PNL de alto rendimiento que ofrece una tokenización rápida y eficiente desde el primer momento. Es compatible con varios idiomas y se utiliza a menudo en entornos de producción debido a su velocidad y fiabilidad.
Hugging face transformers
Esta biblioteca incluye tokenizadores adaptados a modelos basados en transformadores como BERT, GPT y RoBERTa. Es compatible con métodos de tokenización de subpalabras como WordPiece y Byte-Pair Encoding (BPE), que son esenciales para el rendimiento de la PNL de última generación.
Keras tokenizer
Keras proporciona una utilidad de tokenización que prepara secuencias de texto para el entrenamiento de redes neuronales. Se utiliza habitualmente en flujos de trabajo de aprendizaje profundo para tareas como la clasificación de textos o el modelado de secuencias.
SentencePiece
SentencePiece es una herramienta de tokenización independiente del idioma diseñada para el entrenamiento de redes neuronales. Funciona con texto sin formato y admite la tokenización a nivel de subpalabra, lo que la hace especialmente útil en entornos multilingües y de idiomas con pocos recursos.
Aplicaciones comunes de PNL
Motores de búsqueda
Los motores de búsqueda como Google utilizan la tokenización para dividir las consultas en términos individuales. Esto permite al motor hacer coincidir los tokens con los documentos indexados, devolviendo los resultados más relevantes en función de la aparición y el contexto de las palabras.
Asistentes de voz
Los sistemas basados en la voz como Siri y Alexa convierten la entrada hablada en texto, que luego se tokeniza. La tokenización ayuda a estos sistemas a comprender la intención del usuario y a extraer comandos procesables del habla natural.
Sistemas de traducción
Las herramientas de traducción automática dividen las frases en unidades de token más pequeñas para procesar y asignar el idioma de entrada al idioma de destino. Una tokenización adecuada garantiza que la estructura y el significado se conserven durante la traducción.
Clasificación de textos
Tareas como la detección de spam, el análisis de sentimientos o la categorización de temas utilizan texto tokenizado para entrenar modelos. Cada token contribuye a identificar patrones que ayudan a clasificar la entrada en categorías relevantes.
Chatbots
Los chatbots tokenizan la entrada del usuario para analizar lo que quiere el usuario. Al identificar palabras clave o patrones en los tokens, el sistema puede responder adecuadamente, mejorando la experiencia de interacción y la relevancia de las respuestas.
Desafíos en la tokenización de PNL
1. Ambigüedad
Las palabras pueden significar cosas diferentes en contextos diferentes, lo que lleva a la confusión. Por ejemplo, «bass» puede referirse a un tipo de pez o a un tono musical bajo.
2. Idiomas sin espacios
Algunos idiomas (por ejemplo, el chino, el tailandés) no utilizan espacios para separar las palabras, lo que dificulta la definición de los límites de los tokens.
3. Caracteres especiales
Los correos electrónicos, los hashtags y las URL pueden romper las reglas estándar de los tokens. Los modelos avanzados aprenden a manejarlos de forma coherente.
4. Palabras fuera del vocabulario
Si un modelo no ha visto una palabra antes, la tokenización a nivel de subpalabra o de carácter puede ayudarle a entender su significado.
Tokenización en conductos de aprendizaje automático
Un conducto de PNL podría incluir los siguientes pasos:
- Limpieza de texto: Eliminar la puntuación, las palabras vacías o los caracteres especiales.
- Tokenización: Dividir el texto limpio en palabras o subpalabras.
- Vectorización: Convertir los tokens en números para los modelos de aprendizaje automático.
- Entrenamiento del modelo: Utilizar los datos vectorizados para entrenar modelos de clasificación, traducción o generación.
La tokenización es un paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural. Divide el texto en unidades más pequeñas, como palabras, subpalabras o caracteres, para que las máquinas puedan procesar y comprender el lenguaje de forma más eficaz.
Ya sea para motores de búsqueda, chatbots, traducción o clasificación de textos, la tokenización permite a los modelos de PNL reconocer la estructura, el significado y los patrones del lenguaje. Una sólida comprensión de las técnicas de tokenización y sus casos de uso es esencial para desarrollar aplicaciones basadas en el lenguaje precisas y eficientes.
