توکن‌سازی یکی از بنیادی‌ترین مراحل در پردازش زبان طبیعی (NLP) است و تقریباً در تمام مدل‌ها و سامانه‌های هوش مصنوعی که با متن انسانی سروکار دارند نقشی اساسی ایفا می‌کند. هر الگوریتم، مدل یا ابزار NLP قبل از هرگونه تحلیل، ابتدا باید متن را به واحدهای کوچک‌تر و قابل‌پردازش تبدیل کند؛ واحدهایی که «توکن» نامیده می‌شوند. بدون توکن‌سازی مناسب، هیچ سیستم زبانی قادر نیست ساختار، معنای جمله، ترتیب واژگان یا الگوهای زبانی را تشخیص دهد. در این مقاله جامع، به‌صورت کامل به مفهوم توکن‌سازی در پردازش زبان طبیعی، انواع آن، کاربردها، چالش‌ها و نقش کلیدی آن در مدل‌های مدرن مانند BERT و GPT می‌پردازیم.

توکن‌سازی پایه‌ی فهم متن توسط ماشین است؛ زیرا مدل‌ها برخلاف انسان‌ها توانایی درک مستقیم جمله را ندارند و باید ابتدا آن را به اجزای کوچک‌تر تقسیم کنند تا بتوانند میان اجزا رابطه برقرار کنند. با گسترش مدل‌های زبانی بزرگ و روش‌های یادگیری عمیق، توکن‌سازی پیچیده‌تر و پیشرفته‌تر شده است و از تقسیم ساده کلمات فراتر رفته و اکنون شامل روش‌های هوشمندانه‌ای مانند subword tokenization و byte-pair encoding شده است. در ادامه با آرتیجنس همراه باشید.

توکن‌سازی چیست و چرا اهمیت دارد؟

توکن‌سازی فرآیندی است که در آن متن خام به واحدهای کوچک‌تری به نام توکن تقسیم می‌شود. توکن‌ها می‌توانند کلمه، زیرکلمه، حرف یا حتی کاراکتر باشند. این فرآیند نقطه شروع هر پروژه پردازش زبان طبیعی محسوب می‌شود زیرا مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل، پیش‌بینی و تولید متن به داده‌های ساختاریافته و قابل‌فهم نیاز دارند. بدون توکن‌سازی مناسب، مدل‌ها قادر به تشخیص مرزهای معنایی، الگوهای دستوری یا ساختار جمله نخواهند بود. برای مثال، تغییر نوع توکن‌سازی می‌تواند اثربخشی مدل را به‌طور چشمگیری افزایش یا کاهش دهد. حتی مدل‌های مدرن مانند GPT، Llama و BERT نیز بر اساس روش‌های خاصی از توکن‌سازی آموزش یافته‌اند و نحوه توکن‌گذاری مستقیم بر عملکرد آن‌ها تأثیر می‌گذارد.

انواع توکن‌سازی در NLP

در این بخش ابتدا مروری کلی بر اهمیت دسته‌بندی انواع توکن‌سازی در پردازش زبان طبیعی ارائه می‌کنیم، سپس انواع رایج توکن‌سازی را به‌صورت کامل بررسی خواهیم کرد. انتخاب نوع توکن‌سازی مناسب نه‌تنها عملکرد مدل را بهبود می‌بخشد بلکه سرعت پردازش، دقت درک زبان و قابلیت تعمیم مدل را نیز تحت‌تأثیر قرار می‌دهد.

۱. توکن‌سازی مبتنی بر فضای خالی (Whitespace Tokenization)

این روش ساده‌ترین نوع توکن‌سازی است که در آن متن با توجه به فاصله‌ها و خطوط شکسته به کلمات تقسیم می‌شود. این روش برای زبان‌هایی مانند انگلیسی تا حدی مفید است اما در زبان‌هایی مانند چینی یا فارسی که ساختار پیچیده‌تری دارند، دقت کافی ندارد. توکن‌سازی مبتنی بر فضای خالی سرعت بسیار بالایی دارد اما فاقد هوشمندی لازم برای تشخیص ساختار واقعی کلمات است. علاوه‌براین، در برخورد با علائم نگارشی عملکرد ضعیفی دارد زیرا بدون هیچ تحلیل معنایی عمل می‌کند.

۲. توکن‌سازی مبتنی بر علائم نگارشی

در این روش علاوه بر فضاها، علائم نگارشی مانند نقطه، ویرگول، علامت تعجب و پرسش نیز در نظر گرفته می‌شوند. این روش در متون خبری، محاوره‌ای و شبکه‌های اجتماعی کاربرد بیشتری دارد. برای مثال، جمله «سلام، حالت چطوره؟» به توکن‌هایی مانند «سلام»، «،»، «حالت», «چطوره» و «؟» تقسیم می‌شود. این نوع توکن‌سازی به دقت متون کمک می‌کند اما همچنان مشکلاتی در تشخیص ساختار کلمات ترکیبی دارد.

۳. توکن‌سازی مبتنی بر زیرکلمه‌ها (Subword Tokenization)

این روش برای مدل‌های مدرن ضروری است. بسیاری از مدل‌های امروزی مانند GPT، BERT و Llama از این شیوه استفاده می‌کنند. در این روش به‌جای تقسیم کلمات به صورت کامل، آن‌ها به زیرکلمه‌های کوچک تقسیم می‌شوند. این روش برای مدیریت کلمات نادر، اشتباهات املایی و زبان‌های غنی از پسوند و پیشوند بسیار مفید است. برای مثال کلمه «کتاب‌هایمان» ممکن است به زیرواحدهایی مانند «کتاب»، «ها»، «یمان» تقسیم شود.

۴. توکن‌سازی مبتنی بر کاراکتر (Character Tokenization)

در این روش هر حرف یا کاراکتر یک توکن محسوب می‌شود. این روش برای زبان‌هایی با ساختار پیچیده یا بدون فاصله بین کلمات مانند چینی و ژاپنی کاربرد دارد. اگرچه روش دقیقی است، اما تعداد توکن‌ها بسیار زیاد شده و پردازش را سنگین می‌کند. مدل‌های مبتنی بر کاراکتر معمولاً به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند.

۵. توکن‌سازی BPE (Byte Pair Encoding)

یکی از پرکاربردترین تکنیک‌ها در مدل‌های امروزی است. این روش ابتدا متن را به کاراکترها تقسیم می‌کند و سپس پرکاربردترین جفت کاراکترها را ادغام می‌کند. نتیجه یک مجموعه زیرکلمه پویا است که تعادل میان طول توکن‌ها و دقت معنایی ایجاد می‌کند. مدل‌های GPT، BLOOM و بسیاری از مدل‌های متن‌باز از این روش استفاده می‌کنند زیرا برای زبان‌های مختلف عملکرد قابل قبولی دارد.

۶. توکن‌سازی WordPiece

این روش که در مدل‌های BERT و RoBERTa استفاده می‌شود، مشابه BPE است اما روش انتخاب زیرواحدها متفاوت است. WordPiece تمرکز بیشتری بر احتمال وقوع توالی‌ها دارد. این امر باعث می‌شود WordPiece در مدیریت کلمات جدید و ساختارهای پیچیده زبانی عملکرد بهتری داشته باشد.

جدول مقایسه روش‌های توکن‌سازی

در بخش مقایسه روش‌های توکن‌سازی، هدف این است که تفاوت‌های کلیدی میان رویکردهای مختلف روشن شود؛ از جمله دقت، سرعت، میزان وابستگی به زبان، و نحوه مدیریت کلمات نادر. این جدول کمک می‌کند تا پژوهشگران و توسعه‌دهندگان بتوانند براساس نیاز پروژه خود بهترین روش را انتخاب کنند.

نقش توکن‌سازی در مدل‌های زبانی

توکن‌سازی در پردازش زبان طبیعی نقش حیاتی در مدل‌های زبانی دارد زیرا انتخاب نوع توکن و کیفیت تقسیم‌بندی می‌تواند به‌طور مستقیم دقت مدل را تحت تأثیر قرار دهد. مدل‌های زبانی مدرن برای درک بهتر ساختار جمله، روابط نحوی، شباهت معنایی و پیش‌بینی کلمات بعدی، ابتدا متن را به واحدهایی تقسیم می‌کنند که بتوانند رفتار آماری و الگوهای زبانی را بهتر بازسازی کنند. اگر توکن‌سازی به شکل دقیق انجام نشود، حتی قدرتمندترین مدل‌ها نیز در تولید پاسخ‌های صحیح، درک ساختار جمله و تشخیص معنای واقعی متن دچار خطا می‌شوند.

مدل‌های مدرن با استفاده از توکن‌های زیرکلمه‌ای توانسته‌اند بسیاری از مشکلات زبان را رفع کنند، از جمله مدیریت کلمات نادر، خطاهای تایپی و تغییرات زبانی. این روش‌ها به مدل کمک می‌کند تا حتی در مواجهه با کلمات جدید یا واژه‌های ترکیبی، بخش‌هایی از آن‌ها را درک کرده و معنای تقریبی آن‌ها را استخراج کند. این توانایی برای زبان‌هایی مانند فارسی که دارای پسوندها و پیشوندهای متعدد هستند، اهمیت بسیار زیادی دارد. در چنین زبان‌هایی، توکن‌سازی سنتی مبتنی بر کلمه معمولا دقت کافی ندارد، در حالی که توکن‌سازی زیرکلمه‌ای ساختار ریشه و اجزای معنایی را حفظ می‌کند.

از سوی دیگر، تعداد توکن‌ها تأثیر مستقیمی بر هزینه محاسباتی دارد. هرچه متن کمتر توکن شود، مدل سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر عمل می‌کند. این موضوع در مدل‌های بزرگ زبانی که میلیاردها پارامتر دارند اهمیت دوچندان پیدا می‌کند، زیرا هر توکن ورودی یک مرحله محاسباتی جدید ایجاد می‌کند. بنابراین کاهش تعداد توکن‌ها نه‌تنها سرعت پاسخ‌دهی را افزایش می‌دهد بلکه هزینه پردازش، مصرف حافظه و میزان انرژی را نیز کاهش می‌دهد. به همین دلیل روش‌های جدید توکن‌سازی بهینه‌سازی‌های پیچیده‌ای برای کاهش تعداد توکن‌ها ارائه داده‌اند.

در مدل‌ های زبان بزرگ نسل جدید مانند GPT-4، Llama 3 و Phi-3، طراحی توکنایزر به گونه‌ای انجام شده که توکن‌های طولانی‌تر تولید شوند تا تعداد کل توکن‌ها در هر ورودی کاهش یابد. این امر باعث می‌شود مدل با سرعت بیشتری جملات بلند را پردازش کرده و نتیجه بهتری نشان دهد. علاوه‌براین، برخی از مدل‌ها مانند Gemini از روش‌های توکن‌سازی انعطاف‌پذیرتری استفاده می‌کنند که امکان سازگاری با زبان‌های مختلف را بدون نیاز به بازآموزی کامل فراهم می‌سازد.

چالش‌های توکن‌سازی

توکن‌سازی نیز مانند هر بخش دیگری از NLP چالش‌های مخصوص به خود را دارد. برای مثال، زبان‌هایی مانند فارسی و عربی که دارای پسوندها، پیشوندها و ترکیبات صرفی پیچیده هستند، باعث می‌شوند تشخیص مرز دقیق کلمات دشوارتر شود. در چنین زبان‌هایی، بسیاری از کلمات می‌توانند با اضافه شدن تنها یک حرف، معنای کاملاً متفاوتی پیدا کنند و این موضوع انتخاب روش توکن‌سازی را حساس‌تر می‌کند. همچنین در زبان‌هایی مانند چینی و ژاپنی، مسئله از اساس متفاوت است؛ زیرا در این زبان‌ها فاصله‌ای بین کلمات وجود ندارد و مدل باید «حدس بزند» که مرز هر واحد معنایی کجاست. این کار نه‌تنها نیازمند الگوریتم‌های دقیق‌تر است، بلکه مستقیماً روی کیفیت درک مدل‌های زبانی تأثیر می‌گذارد.

علاوه‌براین، داده‌های واقعی شامل اشتباهات تایپی، زبان عامیانه، شکل‌های خلاقانه نوشتار و ترکیب چند زبان در یک جمله هستند. این موارد باعث می‌شوند مدل با الگوهای غیرقابل‌پیش‌بینی مواجه شود. توکن‌ساز باید به اندازه کافی انعطاف‌پذیر باشد تا بتواند این تغییرات را مدیریت کند، بدون اینکه معنای اصلی متن را از دست بدهد. به همین دلیل، روش‌های مدرن توکن‌سازی به سمت استفاده از الگوریتم‌های زیرکلمه‌ای و یادگیری‌محور حرکت کرده‌اند تا بتوانند حتی در شرایط نامنظم نیز عملکرد دقیقی ارائه دهند.

آینده توکن‌سازی در NLP

توکن‌سازی در حال تحول است و مدل‌های جدید مانند Gemini، GPT-5 و Phi-4 به سمت روش‌هایی حرکت می‌کنند که کمتر به توکن‌سازی کلاسیک متکی باشند. یکی از مهم‌ترین رویکردهای جدید، پردازش مستقیم بایت‌ها یا «Byte-Level Models» است؛ رویکردی که باعث می‌شود مدل بدون نیاز به دانستن ساختار یک زبان یا قواعد نگارشی آن، بتواند متن را تحلیل کند. این روش نه‌تنها مشکلات مربوط به زبان‌های پیچیده را کاهش می‌دهد، بلکه فرآیند آموزش مدل را ساده‌تر و جهانی‌تر می‌کند.

هم‌زمان، پژوهش‌ها در حال حرکت به سمت روش‌هایی هستند که توکن‌سازی را پویا و متناسب با ورودی تنظیم می‌کنند. به جای یک توکنایزر ثابت، مدل می‌تواند ساختار کلمات را بسته به حوزه، سبک نوشتار یا نوع زبان تشخیص دهد و بهترین شیوهٔ تقسیم‌بندی را انتخاب کند. این موضوع نقش مهمی در درک بهتر زبان‌های کم‌منبع، گویش‌ها، و متون غیررسمی دارد.

در آینده احتمالاً شاهد مدل‌هایی خواهیم بود که نیاز به توکن‌سازی سنتی را تقریباً از بین می‌برند؛ مدل‌هایی که متن را همان‌طور که انسان دریافت می‌کند پردازش خواهند کرد. چنین رویکردهایی می‌توانند فهم عمیق‌تر معنایی، انعطاف‌پذیری زبانی بیشتر، و کاهش شدید هزینه‌های محاسباتی را به همراه داشته باشند. در نهایت، هدف این است که مدل‌ها بتوانند با کمترین پیش‌پردازش، زبان طبیعی را با دقتی شبیه انسان پردازش کنند.

نتیجه گیری
توکن‌سازی در پردازش زبان طبیعی بنیاد پردازش زبان طبیعی است و بدون آن هیچ مدل زبانی قادر به تحلیل یا تولید متن نخواهد بود. از روش‌های ساده مانند تقسیم بر اساس فاصله تا تکنیک‌های پیچیده‌ای مانند BPE و WordPiece، هر روش مزایا و معایب خاص خود را دارد و کاربرد آن بسته به نیاز پروژه انتخاب می‌شود. درک عمیق توکن‌سازی برای پژوهشگران، توسعه‌دهندگان و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی ضروری است زیرا کیفیت این مرحله تأثیر مستقیمی بر عملکرد مدل، سرعت پردازش و دقت تحلیل دارد. با توجه به رشد روزافزون مدل‌های زبانی بزرگ، اهمیت توکن‌سازی بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود.

منبع مقاله:

datacamp

geeksforgeeks

ixopay