Tokenización
La tokenización es un proceso esencial en el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) que divide un texto en unidades más pequeñas llamadas tokens. Un token puede ser una palabra, un sub-palabra, un carácter o un símbolo.
Ejemplos
- Texto: « La IA está revolucionando la comunicación. »
- Por palabras → ["La", "IA", "está", "revolucionando", "la", "comunicación", "."]
- Por sub-palabras → ["La", "IA", "está", "revolucion", "ando", "la", "comunicación", "."]
Aplicaciones
- Análisis de sentimientos en redes sociales.
- Clasificación de textos en categorías.
- Reconocimiento de voz → texto en asistentes virtuales.
Desafíos y variantes
- Idiomas sin espacios (ej. chino, japonés) requieren algoritmos más complejos.
- Los métodos modernos como BPE (Byte Pair Encoding) o SentencePiece son la base de modelos como GPT, BERT o T5.
La tokenización no es un proceso uniforme: cada idioma presenta retos específicos. Por ejemplo, el chino y el japonés no utilizan espacios para separar palabras, lo que requiere algoritmos de segmentación especializados. En lenguas altamente flexivas como el turco o el finés, una sola palabra puede incorporar múltiples marcas gramaticales y necesita dividirse en subunidades significativas.
Los métodos de tokenización en subpalabras, como Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece y SentencePiece, son hoy en día estándar en NLP moderno. Estos métodos reducen el problema de palabras fuera de vocabulario (OOV) al descomponer los términos poco frecuentes en unidades más pequeñas, manteniendo intactas las palabras comunes. De esta manera, los modelos son capaces de manejar términos desconocidos sin que el vocabulario crezca de forma desmesurada.
En el aprendizaje profundo, la tokenización está estrechamente ligada a la capa de embeddings, donde cada token se convierte en un vector numérico. Una tokenización deficiente puede fragmentar la información semántica y afectar negativamente la calidad de los embeddings. En cambio, una estrategia bien diseñada mejora tanto la eficiencia del entrenamiento como la capacidad de generalización, especialmente en escenarios multilingües.
Además, la tokenización a nivel de caracteres o bytes está cobrando cada vez más relevancia. Aunque es más costosa computacionalmente, proporciona mayor robustez frente a entradas ruidosas (errores tipográficos, mezcla de idiomas) y elimina la necesidad de un vocabulario predefinido, lo que facilita la construcción de modelos verdaderamente multilingües.
En resumen, la tokenización es mucho más que una etapa de preprocesamiento: define la manera en que el lenguaje se representa digitalmente. Sus elecciones de diseño impactan directamente en el tamaño del modelo, los costos de entrenamiento y el rendimiento de las aplicaciones de NLP.
Referencias
- Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python.
