Tokenización: El Primer Paso en el Procesamiento del Lenguaje Natural

En el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), el preprocesamiento de datos es una etapa crucial para garantizar que los modelos de aprendizaje automático puedan interpretar y aprender de manera efectiva a partir del texto. Uno de los pasos más fundamentales en este proceso es la tokenización , que consiste en dividir el texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens". Estas unidades pueden ser palabras, subpalabras o incluso caracteres, dependiendo del enfoque utilizado.

¿Qué es la Tokenización?

La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas y manejables, conocidas como tokens. Un token puede ser una palabra completa, una subpalabra o incluso un carácter individual. Esta descomposición permite que los modelos de NLP interpreten el texto de manera estructurada y consistente.

Por ejemplo, consideremos la siguiente frase:

"El gato está sobre la mesa."

Al aplicar una tokenización básica basada en palabras, obtendríamos los siguientes tokens:

["El", "gato", "está", "sobre", "la", "mesa", "."]

En este caso, cada palabra y el signo de puntuación son tratados como tokens individuales.

¿Por Qué es Importante la Tokenización?

La tokenización es esencial por varias razones:

1. Facilita el Procesamiento del Texto : Los modelos de NLP no pueden trabajar directamente con texto sin formato. La tokenización convierte el texto en una representación numérica o estructurada que puede ser procesada por algoritmos.
2. Manejo de Variaciones Lingüísticas : El texto puede contener variaciones como mayúsculas, minúsculas, signos de puntuación y espacios adicionales. La tokenización ayuda a estandarizar estas variaciones para que los modelos no se confundan.
3. Optimización del Rendimiento : Dividir el texto en tokens más pequeños reduce la complejidad computacional y mejora la eficiencia del modelo.
4. Flexibilidad en el Análisis : Dependiendo del nivel de tokenización (palabras, subpalabras o caracteres), se puede ajustar el enfoque para abordar problemas específicos, como la gestión de palabras desconocidas o términos compuestos.

Métodos de Tokenización

Existen varios enfoques para realizar la tokenización, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. A continuación, describimos los métodos más comunes:

1. Tokenización Basada en Palabras 

Este es el método más básico y común. Divide el texto en palabras individuales utilizando delimitadores como espacios en blanco o signos de puntuación. Por ejemplo:

Texto original:

"El perro ladra fuerte."

Tokens:

["El", "perro", "ladra", "fuerte", "."]

Ventajas :

• Simple y fácil de implementar.
• Funciona bien para lenguajes con estructuras claras, como el español o el inglés.

Desventajas :

• No maneja bien palabras compuestas o términos desconocidos.
• Puede tener problemas con lenguajes que no utilizan espacios, como el chino o el japonés.

2. Tokenización Basada en Subpalabras 

Este método divide las palabras en fragmentos más pequeños, como prefijos, sufijos o raíces. Es especialmente útil para manejar palabras raras o fuera del vocabulario (OOV, por sus siglas en inglés). Ejemplo:

Texto original:

"Desafortunadamente, el resultado fue decepcionante."

Tokens (usando subpalabras):

["Des", "afortunadamente", ",", "el", "resultado", "fue", "decepcion", "ante", "."]

Ventajas :

• Maneja mejor palabras desconocidas o compuestas.
• Reduce el tamaño del vocabulario necesario.

Desventajas :

• Requiere algoritmos más complejos, como Byte Pair Encoding (BPE) o WordPiece.

3. Tokenización Basada en Caracteres 

En este enfoque, cada carácter del texto se trata como un token independiente. Ejemplo:

Texto original:

"gato"

Tokens:

["g", "a", "t", "o"]

Ventajas :

• Extremadamente flexible, ya que puede manejar cualquier palabra o carácter.
• Útil para lenguajes sin espacios o con alfabetos complejos.

Desventajas :

• Genera secuencias de tokens mucho más largas, lo que aumenta la carga computacional.
• Pierde información semántica inherente a las palabras completas.

4. Tokenización Híbrida 

Algunos modelos combinan múltiples enfoques para aprovechar las ventajas de cada uno. Por ejemplo, un modelo podría utilizar tokenización basada en palabras para la mayoría del texto, pero recurrir a subpalabras o caracteres cuando encuentra términos desconocidos.

Herramientas y Bibliotecas para Tokenización

Existen varias bibliotecas populares que facilitan la implementación de la tokenización en proyectos de NLP:

1. NLTK (Natural Language Toolkit) : Ofrece herramientas básicas para tokenización basada en palabras y oraciones.
2. spaCy : Proporciona tokenizadores rápidos y eficientes, optimizados para múltiples idiomas.
3. Hugging Face Transformers : Incluye tokenizadores avanzados basados en subpalabras, como BPE y WordPiece, utilizados en modelos como BERT y GPT.
4. TensorFlow y PyTorch : Ofrecen utilidades integradas para tokenización en pipelines de aprendizaje profundo.

¿Qué son los Token IDs?

Los Token IDs son números enteros que representan tokens específicos dentro de un vocabulario. Cada token en el vocabulario tiene un ID único asignado. Por ejemplo, si tenemos un vocabulario que contiene las palabras:

["el", "gato", "está", "sobre", "la", "mesa", "."]

Podríamos asignar los siguientes Token IDs:

{
  "el": 1,
  "gato": 2,
  "está": 3,
  "sobre": 4,
  "la": 5,
  "mesa": 6,
  ".": 7
}

Entonces, la frase "El gato está sobre la mesa." se puede representar como una secuencia de Token IDs:

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Esta representación numérica permite que los modelos de aprendizaje automático procesen el texto de manera eficiente, ya que estos modelos funcionan con datos numéricos en lugar de texto sin formato.

Esta imagen muestra un ejemplo de tokenización de la frase "Hablaremos de llms" en el contexto del procesamiento de lenguaje natural (NLP).

🔹 Elementos de la imagen:

1. Entrada (Input): "Hablaremos de llms", la frase original.
2. Tokens: La frase es fragmentada en varias partes:
   • "H"
   • "abl"
   • aremos
   • "de"
   • "ll"
   • "ms"
3. Token IDs: Cada token tiene un identificador numérico asignado por el modelo:
   • "H" → 39
   • "abl" → 18122
   • "aremos" → 32127
   • "de" → 334
   • "ll" → 11475
   • "ms" → 1782

🔹 Interpretación:

• Cada palabra o fragmento de palabra recibe un ID único.
• El modelo no siempre separa palabras completas, sino que usa subpalabras según su frecuencia en el corpus de entrenamiento.
• En este caso, "llms" fue dividido en "ll" y "ms", lo que indica que el tokenizador reconoce partes comunes de palabras.

Esto es un ejemplo de Byte-Pair Encoding (BPE) u otro método de tokenización usado en modelos como GPT-4 o DeepSeek.

Importancia de los Token IDs

La conversión de tokens a Token IDs es esencial por varias razones:

1. Compatibilidad con Modelos de Aprendizaje Automático : Los modelos de aprendizaje profundo, como redes neuronales, requieren entradas numéricas para realizar cálculos. Los Token IDs proporcionan una forma estructurada y consistente de representar el texto como números.
2. Eficiencia Computacional : Trabajar con números enteros es mucho más rápido y eficiente que manipular cadenas de texto.
3. Reducción del Tamaño del Vocabulario : Al utilizar Token IDs, podemos limitar el tamaño del vocabulario a un conjunto finito de tokens, lo que simplifica el entrenamiento del modelo y reduce el uso de memoria.
4. Manejo de Palabras Desconocidas : Los sistemas modernos de tokenización, como los basados en subpalabras, pueden manejar palabras desconocidas dividiéndolas en fragmentos más pequeños. Estos fragmentos también tienen Token IDs asociados, lo que permite al modelo procesar incluso términos fuera del vocabulario (OOV).

Ejemplo en Python usando la tokenización de OpenAI

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="TU_CLAVE_API")

text = "¡Hola! ¿Cómo estás?"

# Tokenización usando OpenAI
response = client.models.retrieve("gpt-4-turbo")
tokens = response.usage['prompt_tokens']

print("Número de tokens:", tokens)

Este código consulta el modelo de OpenAI y muestra cuántos tokens usa el texto.

¿Cómo verificar los tokens?

Puedes probarlo usando la librería tiktoken en Python para OpenAI:

import tiktoken

encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")  # Usado en GPT-4
tokens = encoder.encode("Hola Mundo")

print("Tokens:", tokens)
print("Cantidad de tokens:", len(tokens))

Este código te mostrará la cantidad y los valores de los tokens generados.

La tokenización es el primer paso hacia la transformación del texto en datos interpretables para los modelos de NLP. Ya sea que utilices un enfoque simple basado en palabras o técnicas avanzadas como BPE, esta etapa es clave para garantizar el éxito de tus proyectos de procesamiento del lenguaje natural.