标记化是将文本分解为更小的单元的过程，称为标记，它们是NLP任务的基本构建块。这些标记可以表示单词、子单词或字符，具体取决于应用程序的特定需求。例如，句子 “I love NLP!” 可以在单词级别上标记为 [“I”，“love”，“NLP”，“!”]。或者，子词级标记化可能会产生 [“I”，“lo”，“ve”，“N”，“LP”，“!”]，这对于处理稀有或词汇表外的单词特别有用。
标记化是至关重要的，因为它将原始文本数据构造成机器可以处理的格式。单词级标记化适用于具有清晰单词边界的简单语言，但可能会遇到收缩或复杂语言 (如中文)。诸如字节对编码 (BPE) 或WordPiece的子字标记化方法通过平衡粒度和词汇表大小来解决这些挑战。字符级标记化是另一种选择，特别是在需要更细粒度的领域，例如分子生物学或语音学。
像spaCy，NLTK和Hugging Face Transformers这样的工具提供了高效的标记化技术。选择正确的标记化策略会直接影响模型性能，尤其是在文本分类、翻译或问答等任务中。标记化通常是第一个预处理步骤，使其成为NLP管道的基础。