こんにちは！ノイです。

token(トークン)

自然言語処理において、単語を分割することは非常に重要です。しかし、日本語のような言語では、単語と単語の区切りが明確でないため、単語の分割は非常に難しいものとなります。このような問題を解決するために、BERTの日本語モデルでは、MeCabを使って単語を分割しています。

BERT

BERTは、トークンを単位として文章を扱います。トークンとは、文章を意味のある単位に分割したものです。このトークンに分割する処理をトークナイズと呼びます。トークナイズされた文章は、BERTモデルに入力できる形に変換されます。

Tokenizer

Tokenizerの役割はテキストデータを言語処理モデルに合った入力形式に変換します。

自然言語処理におけるToken（トークン）とは、テキストを意味のある最小単位に分割する処理のことです。Tokenization（トークン化）は、テキストを単語、句、文字などの小さな単位に分割し、コンピュータが処理できるようにするための重要な前処理ステップです。

I love natural language processing!

この文章を単語に分割すると、次のようなトークンが得られます。

["I", "love", "natural", "language", "processing", "!"]

このように、トークンは通常、テキスト内の単語、句、文字、句読点などを表します。Tokenizationは、テキストの前処理の一部であり、テキスト分類、機械翻訳、情報抽出、文書要約などのタスクにおいて重要な役割を果たします。

エンコーダ・デコーダTransformerの実装

トークンの入力シーケンスが埋め込みのシーケンスにマッピングされ、それがエンコーダーに渡されます。

トークナイズ処理

トークナイズ処理は、tokenizerメソッドを使って実行されます。tokenizerメソッドは、日本語の文章をトークンに分割します。その後、各トークンに対応するIDを付与するために、encodeメソッドを使用します。このIDは、BERTモデルに入力されるデータの形式である「数値ベクトル」に変換されます。