Définition de « Tokénisation »

Étymologie

Le terme tokénisation provient de l’anglais token, signifiant « jeton » ou « symbole ». En linguistique informatique, un token représente une unité fondamentale de texte, comme un mot, un chiffre ou un symbole.

Cette terminologie s’est imposée avec l’essor du traitement automatique du langage (TAL).

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Contexte et historique

La tokénisation est un concept fondamental en TAL et en intelligence artificielle (IA). Elle remonte aux années 1950, lorsque les premiers ordinateurs ont été utilisés pour l’analyse linguistique. Avec l’évolution des technologies et l’avènement des grands modèles de langage comme GPT ou BERT, la tokénisation est devenue une étape incontournable. Son importance a augmenté parallèlement à la croissance du volume des données textuelles disponibles sur le web et dans les bases de données numériques.

Qu’est-ce que la tokénisation ?

La tokénisation consiste à diviser un texte en plus petites unités appelées tokens. Ces derniers peuvent être :

• Des mots : Exemple : « La maison est grande » → [« La », « maison », « est », « grande »]
• Des caractères : Exemple : « AI » → [« A », « I »]
• Des sous-mots ou segments : Utilisé dans des modèles modernes comme BERT. Exemple : « chatting » → [« chat », « ##ting »]

Processus de tokénisation

1. Identification des unités textuelles : Le texte est scanné pour identifier les délimitations comme les espaces, ponctuations ou symboles spéciaux.
2. Utilisation de règles ou algorithmes : Des règles linguistiques ou des modèles statistiques déterminent la découpe des tokens.
3. Adaptation à la langue : Les langues à écriture non segmentée, comme le chinois ou le japonais, nécessitent des algorithmes spécifiques plus complexes.
4. Post-traitement : Une fois les tokens identifiés, ils peuvent être normalisés (par exemple, conversion en minuscules).

Cette approche peut être complétée par des techniques plus avancées, comme la gestion des entités nommées ou la détection des expressions idiomatiques.

Variantes et Techniques de Tokénisation

• Tokénisation standard : Basée sur les espaces et ponctuations, elle convient aux textes simples.
• Tokénisation sous-mot (segmentation) : Utilisée pour mieux représenter des mots rares ou composés. Exemple : Byte Pair Encoding (BPE) ou WordPiece.
• Tokénisation caractère : Chaque caractère devient un token, ce qui est utile pour certaines langues ou pour traiter des données bruitées.
• Tokénisation adaptative : Cette approche prédictive permet de créer des tokens dynamiques en fonction du contexte.

Ces techniques sont adaptées aux besoins spécifiques des langues et des modèles linguistiques. Les langues à structure agglutinante, comme le finnois, posent des défis particuliers.

Applications pratiques de la tokénisation

La tokénisation est une étape préalable essentielle pour un large éventail d’applications :

• Analyse de sentiment : Identifier les mots ou expressions qui traduisent une opinion positive ou négative.
• Traduction automatique : Diviser les phrases en unités significatives pour les traduire plus précisément.
• Recherche d’information : Indexer des textes pour permettre des recherches rapides et efficaces.
• Chatbots et assistants virtuels : Comprendre les requêtes utilisateur en décomposant les phrases.
• Reconnaissance vocale : Transformer les transcriptions de discours en segments exploitables pour leur analyse.
• Extraction d’informations : Identifier des entités comme les noms, dates ou lieux dans des documents complexes.
• Filtrage de contenu : Permet de détecter des mots-clés sensibles dans des flux textuels.

Ces applications montrent la diversité des contextes dans lesquels la tokénisation joue un rôle central.

Avantages et limites de la tokénisation

Avantages

• Facilite le traitement : Convertit des textes bruts en données préparées pour des analyses ou modèles.
• Adaptabilité : S’adapte à des contextes et langues variés grâce à des techniques avancées.
• Intégration facile : La plupart des outils NLP modernes incluent des modules de tokénisation prêts à l’emploi.

Limites

• Langues complexes : Les langues non segmentées ou à structure agglutinante posent des défis importants.
• Ambiguïté linguistique : Les mots polysémiques ou contextuels peuvent être mal interprétés.
• Coût computationnel : Pour les grands ensembles de données, la tokénisation peut être coûteuse en termes de temps de calcul.
• Limites culturelles : Les modèles pré entrainés peuvent manquer de précision pour certaines cultures ou langages rares.

Ce qu’il faut retenir

La tokénisation est une étape incontournable dans le traitement des données textuelles. Elle transforme le texte brut en unités exploitables pour diverses applications comme la traduction automatique, l’analyse de sentiment ou les chatbots. Bien qu’elle présente des défis liés à certaines langues et contextes, les avancées technologiques récentes ont considérablement amélioré sa précision et son adaptabilité. Comprendre et maîtriser la tokénisation est essentiel pour optimiser les modèles et outils NLP.