What is tokenization in NLP?

标记化（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的一个基本步骤，其目的是将文本拆分为更小的单位，通常是单词、短语或其他有意义的元素，这些小单位称为“标记”（tokens）。通过标记化，我们能够将连续的文本数据转化为便于机器理解和处理的结构化形式。

标记化的主要作用：

1. 简化文本处理：将文本拆分成单独的单词或符号，使得文本的处理变得更加简单直接。
2. 提高后续处理效率：为诸如词性标注、句法分析等更高级的文本处理任务建立基础。
3. 适应不同的语言规则：不同语言有不同的语法和构词规则，标记化能够根据每种语言的特定规则来进行处理。

标记化的方法：

1. 基于空格的标记化：最简单的方法，直接使用空格来分隔文本中的单词。例如，将句子 "I love apples" 分割成 "I", "love", "apples"。
2. 基于词汇的标记化：使用复杂的规则来识别单词的边界，这可能包括使用正则表达式等方法来处理缩写、合成词等。
3. 基于子词的标记化：这种方法将单词进一步分解为更小的单元，如音节或字形。这对于处理词形变化丰富或语料库中未见过的词特别有用。

实际应用例子：

假设我们正在开发一个情感分析系统，需要处理用户评论来判断其情感倾向（正面或负面）。在这种情况下，标记化是第一步，我们需要将用户的评论文本转换为单词的序列。例如，对于评论 "I absolutely love this product!"，通过标记化，我们可以得到["I", "absolutely", "love", "this", "product", "!"]。之后，这些单词可以被用来提取特征、进行情感分析等。

通过标记化，文本的处理变得更加规范化和高效，是进行复杂NLP任务的重要前置步骤。