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在 Python 中，tokenize 的作用是將文本分解為獨(dú)立的詞或符號(hào)，稱(chēng)為“標(biāo)記”。這些標(biāo)記可以是單詞、句子、段落或更大的文本單位，具體取決于應(yīng)用程序的需求。
tokenize 的主要作用有：
- 分詞：將文本分解為單詞（token），以便進(jìn)行文本處理、信息檢索、自然語(yǔ)言處理等任務(wù)。分詞是 NLP（自然語(yǔ)言處理）的基礎(chǔ)步驟之一。
- 語(yǔ)法分析：將句子或程序代碼分解為語(yǔ)法上有效的單位。在編程中，可以將代碼分解為標(biāo)記以進(jìn)行語(yǔ)法檢查、詞法分析和構(gòu)建抽象語(yǔ)法樹(shù)等操作。
- 語(yǔ)法高亮：在編輯器或 IDE 中，將程序代碼分解為不同顏色的標(biāo)記，以提高代碼可讀性和易用性。
- 信息提取：從文本中提取特定信息、實(shí)體或關(guān)系。通過(guò)將文本分解為標(biāo)記，可以更容易地識(shí)別和提取感興趣的信息。
- 文本分類(lèi)和文本建模：將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字特征向量，以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和文本挖掘任務(wù)。通過(guò)將文本分解為標(biāo)記，可以構(gòu)建文本特征表示，并進(jìn)行后續(xù)的模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。
總之，tokenize 在 Python 中的作用是將文本分解為標(biāo)記，以便進(jìn)行文本處理、分析和模型構(gòu)建等任務(wù)。
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