Tokenizar significa convertir algo en tokens. Normalmente, cuando hablamos de tokenizar, nos referimos a la división de una cadena de texto en palabras o símbolos. Sin embargo, el término puede aplicarse a cualquier proceso de división de una estructura de datos en unidades más pequeñas.
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¿Qué quiere decir Tokenizado?
Tokenizado
¿Cómo funciona la tokenización?
¿Cómo funciona la tokenización?
La tokenización es el proceso de dividir una cadena de texto en una lista de tokens. Esto se puede hacer de varias maneras, pero generalmente involucra la eliminación de caracteres no deseados (como espacios en blanco, nuevas líneas y tabulaciones) y la división del texto en unidades lógicas (como palabras y frases).
En el contexto del procesamiento del lenguaje natural, la tokenización suele ser el primer paso en un flujo de trabajo de NLP, ya que permite que otros componentes del sistema traten los datos de entrada de manera más eficiente.
¿Cuál es la diferencia entre una Criptomoneda y un token?
Las criptomonedas son monedas digitales que utilizan criptografía para asegurar las transacciones y para controlar la creación de nuevas unidades de la moneda. Las criptomonedas son un tipo de moneda alternativa y de moneda digital.
Los tokens son una representación digital de un activo o de una utility. Los tokens se pueden crear para representar cualquier cosa, desde monedas, productos, votos o incluso acciones de una empresa. Los tokens se pueden almacenar y transferir en una blockchain.
¿Qué cosas se pueden tokenizar?
¿Qué cosas se pueden tokenizar?
Tokenizar significa convertir algo en tokens.
Tokenizar significa convertir algo en tokens. Esto es útil porque permite que una aplicación analice y procese una cadena de texto de entrada de una manera más eficiente.
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Los inconvenientes de tokenizar
Cuando se tokeniza un texto, se pierde cierta información gramatical y léxica que puede ser importante para el análisis. Por ejemplo, al tokenizar una oración se pierde información sobre la estructura sintáctica de la oración y la relación entre las palabras. También se pueden perder algunas palabras clave que sean relevantes para el análisis.
