Tokenization是将文本分割成更小的单位，称为"token"的过程。在自然语言处理中，token可以是单词、短语、句子或其他更小的文本单位，具体取决于任务和需求。
Tokenization的目的是将文本分解成离散的、可处理的单元，以便进行进一步的文本处理和分析。它是自然语言处理任务的重要预处理步骤，例如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
常见的Tokenization方法包括：
1. 基于空格的Tokenization：最简单的方法是根据空格字符将文本分割成单词。这对于英文等以空格作为单词分隔符的语言比较适用。但对于一些语言，例如中文，没有明确的空格分隔单词，因此需要采用其他方法。
2. 基于标点符号的Tokenization：将文本根据标点符号（如句号、逗号等）进行分割。这适用于一些简单的文本处理任务，但对于复杂的语言结构和缩写等情况可能会出现问题。
3. 基于规则的Tokenization：使用特定的规则或正则表达式来识别和分割文本中的单词或短语。这种方法需要根据具体的任务和语言特点来定义规则。
4. 词法分析器（Tokenizer）：使用专门设计的词法分析工具或库来进行Tokenization。这些工具可以根据语言的特点和规则，自动将文本分割成适当的单元。
Tokenization不仅仅是简单地将文本分割成单词或短语，还可以进行其他处理，例如转换为小写、去除停用词、词干提取等，以进一步准备文本数据用于后续的文本分析和机器学习任务。
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