🤔 توکن در پردازش متن چیست و چرا اهمیت دارد؟

📌در هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)، مدل‌ها نمی‌توانند متن را به‌ صورت یک تکه‌ی کامل بفهمند. برای این‌که مدل بتواند متن را تحلیل کند، متن به واحدهای کوچک‌تری به نام توکن (Token) تقسیم می‌شود.

1️⃣ توکن چیست؟
توکن کوچک‌ترین واحد متنی است که مدل روی آن کار می‌کند.
معمولاً یک کلمه است: "AI", "is", "amazing"
گاهی علائم نگارشی هم توکن هستند: "!"
در بسیاری از مدل‌ها، حتی بخش‌هایی از کلمات یا کاراکترها هم توکن محسوب می‌شوند.


2️⃣ چرا به توکن نیاز داریم؟
مدل‌های یادگیری ماشین به صورت مستقیم با متن کار نمی‌کنند؛ آن‌ها فقط اعداد را می‌فهمند. متن‌های طولانی باید به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شوند.
هر بخش باید به عدد تبدیل شود تا مدل بتواند آن را پردازش کند. توکن‌سازی ارتباط بین زبان انسان و نمایش عددی مدل را برقرار می‌کند.


3️⃣ انواع توکنیزاسیون (Tokenization Types)

❄️ Word Tokenization
مثال:
["AI", "is", "amazing"]

❄️ Subword Tokenization
مثال:
"unbelievable" → ["un", "believ", "able"]

❄️ Character Tokenization
مثال:
"AI" → ["A", "I"]


4️⃣ فرآیند توکنیزه شدن
مثال:
AI is amazing!

مرحله ۱: توکن‌سازی 🖥
["AI", "is", "amazing", "!"]

مرحله ۲: تبدیل به بردار عددی (Embedding) 1️⃣
"AI" → [0.12, 0.58, …]
"is" → [0.33, 0.11, …]

مرحله ۳: پردازش توسط مدل 💫
مدل با این بردارها، متن را تحلیل یا تولید می‌کند.

✅ Telegram  📱 Instagram
🌐 Website
❄️❄️❄️❄️❄️