Tokenization là gì? Các kỹ thuật tách từ trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp cho máy tính khả năng hiểu ngôn ngữ viết và nói của con người. Dễ dàng kể đến một số ứng dụng của NLP trong kiểm tra chính tả, tự động điền, phát hiện thư rác, trợ lý ảo trên điện thoại và ô tô. Tuy nhiên, ít ai biết rằng máy móc hoạt động với các con số chứ không phải các chữ cái/từ/câu. Vì vậy, để làm việc với một lượng lớn dữ liệu văn bản có sẵn, tiền xử lý văn bản (text pre-processing) là quá trình cần thiết giúp làm sạch văn bản. Bản thân tiền xử lý văn bản bao gồm nhiều giai đoạn, và một trong số đó là tách từ (hay còn gọi là Tokenization).

Tokenization là gì?

Tokenization (tách từ) là một trong những bước quan trọng nhất trong quá trình tiền xử lý văn bản. Cho dù bạn đang làm việc với các kỹ thuật NLP truyền thống hay sử dụng các kỹ thuật học sâu nâng cao thì vẫn không thể bỏ qua bước này. Nói một cách đơn giản, tokenization là quá trình tách một cụm từ, câu, đoạn văn, một hoặc nhiều tài liệu văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn. Mỗi đơn vị nhỏ hơn này được gọi là Tokens. 

Có thể coi tokens là các khối xây dựng của NLP và tất cả các mô hình NLP đều xử lý văn bản thô ở cấp độ các Tokens. Chúng được sử dụng để tạo từ vựng trong một kho ngữ liệu (một tập dữ liệu trong NLP). Từ vựng này sau đó được chuyển thành số (ID) và giúp chúng ta lập mô hình. Tokens có thể là bất cứ thứ gì – một từ (word), một từ phụ (sub-word) hoặc thậm chí là một ký tự (character). Các thuật toán khác nhau tuân theo các quy trình khác nhau trong việc thực hiện mã hóa và sự khác biệt giữa ba loại tokens này sẽ được chỉ ra dưới đây.

Ví dụ: Câu gốc là “Let us learn tokenization.”

Phân loại các kỹ thuật tách từ dựa trên ví dụ cụ thể

Thuật toán mã hóa dựa trên từ (word-based tokenization algorithm) sẽ chia câu thành các từ: [“Let”, “us”, “learn”, “tokenization.”]

Thuật toán mã hóa dựa trên từ phụ (subword-based tokenization algorithm) sẽ chia câu thành các từ khóa phụ: [“Let”, “us”, “learn”, “token”, “ization.”]

Thuật toán mã hóa dựa trên ký tự (character-based tokenization algorithm) sẽ chia câu thành các ký tự, ở đây là từng chữ cái một.

Ba kỹ thuật mã hóa này hoạt động khác nhau và có những ưu điểm và nhược điểm riêng sẽ được phân tích cụ thể bên dưới.

Word-based tokenization

Đây là kĩ thuật tokenization được sử dụng phổ biến trong phân tích văn bản. Nó chia một đoạn văn bản thành các từ (ví dụ tiếng Anh) hoặc âm tiết (ví dụ tiếng Việt) dựa trên dấu phân cách. Dấu phân cách hay được dùng chính là dấu cách trắng. Tuy nhiên, cũng có thể tách văn bản không theo dấu phân cách. Ví dụ tách từ trong tiếng Việt vì một từ trong tiếng Việt có thể chứa 2 hoặc 3 âm tiết được nối với nhau bởi dấu cách trắng.

Tách từ có thể được thực hiện dễ dàng bằng cách sử dụng phương thức split () của RegEx hoặc Python. Ngoài ra, có rất nhiều thư viện Python – NLTK, spaCy, Keras, Gensim, có thể giúp bạn thực hiện việc này một cách thuận tiện.

Thực tế, các mô hình NLP sử dụng các phương pháp tách từ phù hợp theo từng ngôn ngữ. Tuỳ thuộc vào từng bài toán, mà cùng một văn bản có thể được xử lý dưới các loại tokens khác nhau. Mỗi token thường có tính duy nhất và được biểu diễn bằng một ID, các ID này là một cách mã hoá hay cách định danh token trên không gian số.

Hạn chế của kỹ thuật này là nó dẫn đến một kho ngữ liệu khổng lồ và một lượng từ vựng lớn, khiến mô hình cồng kềnh hơn và đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Bên cạnh đó, một hạn chế nữa là liên quan đến các từ sai chính tả. Nếu kho ngữ liệu có từ “knowledge” viết sai chính tả thành “knowldge”, mô hình sẽ gán token OOV cho từ sau đó. Do đó, để giải quyết tất cả những vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã đưa ra kỹ thuật mã hóa dựa trên ký tự.

Character-based tokenization

Mã hóa dựa trên ký tự chia văn bản thô thành các ký tự riêng lẻ. Logic đằng sau mã hóa này là một ngôn ngữ có nhiều từ khác nhau nhưng có một số ký tự cố định. Điều này dẫn đến một lượng từ vựng rất nhỏ. Ví dụ  tiếng Anh có 256 ký tự khác nhau (chữ cái, số, ký tự đặc biệt) trong khi chứa gần 170.000 từ trong vốn từ vựng. Do đó, mã hóa dựa trên ký tự sẽ sử dụng ít token hơn so với mã hóa dựa trên từ.

Một trong những lợi thế chính của mã hóa dựa trên ký tự là sẽ không có hoặc rất ít từ không xác định hoặc OOV. Do đó, nó có thể biểu diễn các từ chưa biết (những từ không được nhìn thấy trong quá trình huấn luyện) bằng cách biểu diễn cho mỗi ký tự. Một ưu điểm khác là các từ sai chính tả có thể được viết đúng chính tả lại, thay vì có thể đánh dấu chúng là mã thông báo OOV và làm mất thông tin.

Loại mã hóa này khá đơn giản và có thể làm giảm độ phức tạp của bộ nhớ và thời gian. Vì vậy, liệu nó có phải thuật toán tốt nhất hay hoàn hảo để tách từ? Câu trả lời là không (ít nhất là đối với Ngôn ngữ tiếng Anh)! Một ký tự thường không mang bất kỳ ý nghĩa hoặc thông tin nào như một từ. Ngoài ra, tuy kỹ thuật này giúp giảm kích thước từ vựng nhưng lại làm tăng độ dài chuỗi trong mã hóa dựa trên ký tự. Mỗi từ được chia thành từng ký tự và do đó, chuỗi mã hóa dài hơn nhiều so với văn bản thô ban đầu. Vì vậy, có thể thấy, dù đã giải quyết được rất nhiều thách thức mà mã hóa dựa trên từ gặp phải, mã hóa dựa trên ký tự vẫn có một số vấn đề nhất định.

Subword-based tokenization

Một kỹ thuật phổ biến khác là mã hóa dựa trên từ khóa phụ. Đây là một giải pháp nằm giữa mã hóa dựa trên từ và ký tự. Ý tưởng chính là giải quyết đồng thời các vấn đề của mã hóa dựa trên từ (kích thước từ vựng rất lớn, có nhiều tokens OOV, sự khác biệt trong ý nghĩa của các từ rất giống nhau) và mã hóa dựa trên ký tự (chuỗi rất dài và token riêng lẻ ít ý nghĩa hơn).

Các thuật toán mã hóa dựa trên từ khóa phụ sử dụng các nguyên tắc sau.

  • Không chia các từ thường dùng thành các từ phụ nhỏ hơn.
  • Chia các từ hiếm thành các từ phụ có ý nghĩa.

Hầu hết các mô hình tiếng Anh đều sử dụng các dạng thuật toán của mã hóa từ phụ, trong đó, phổ biến là WordPeces được sử dụng bởi BERT và DistilBERT, Unigram của XLNet và ALBERT, và Bye-Pair Encoding của GPT-2 và RoBERTa.

Mã hóa dựa trên từ khóa phụ cho phép mô hình có kích thước từ vựng phù hợp và cũng có thể học các biểu diễn độc lập theo ngữ cảnh có ý nghĩa. Mô hình thậm chí có thể xử lý một từ mà nó chưa từng thấy trước đây vì sự phân tách có thể dẫn đến các từ phụ đã biết. 

Như vậy, trên đây là cách các phương pháp mã hóa phát triển theo thời gian để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của NLP và đưa ra các giải pháp tốt hơn cho các vấn đề.

Các kỹ thuật kể trên cũng đang được VinBigdata ứng dụng trực tiếp trong quá trình nghiên cứu, phân tích dữ liệu tiếng nói và chữ viết, từ đó, giải quyết các bài toán về nhận dạng/tổng hợp tiếng nói, dịch máy, hỏi đáp tự động,…. Đây là cơ sở để phát triển nhiều giải pháp mang tính ứng dụng cao như chatbot, voicebot, trợ lý ảo đa năng,…, phục vụ mục tiêu gia tăng trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa hiệu quả sản xuất, kinh doanh.

(Nguồn tham khảo: Towards Data Science)

Bài viết liên quan

    Cảm ơn bạn đã quan tâm và ủng hộ.

    File hiện tại không thể tải xuống
    Vui lòng liên hệ hỗ trợ.

    VinOCR eKYC

    Chọn ảnh từ máy của bạn

    Chọn ảnh demo dưới đây hoặc tải ảnh lên từ máy của bạn

    Tải lên ảnh CMND/CCCD/Hộ chiếu,...

    your image
    Chọn ảnh khác
    Tiến hành xử lý

    Thông tin đã được xử lý

    Mức độ tin cậy: 0%

    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -
    • -

    Xác thực thông tin thẻ CMND/CCCD

    Vui lòng sử dụng giấy tờ thật. Hãy đảm bảo ảnh chụp không bị mờ hoặc bóng, thông tin hiển thị rõ ràng, dễ đọc.

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt trước CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh mặt sau CMND/CCCD

    your image
    Chọn ảnh khác

    Ảnh chân dung

    This site is registered on wpml.org as a development site.