Tokenización

En el contexto de inteligencia artificial y aprendizaje automático, hace referencia al proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas llamadas "tokens". Estos tokens pueden ser palabras, caracteres o subpalabras, dependiendo de la estrategia de tokenización utilizada.

Esta técnica es fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), ya que permite transformar texto no estructurado en un formato interpretable para los modelos de machine learning.

Los tokens generados son utilizados como entradas para algoritmos y redes neuronales, que los analizan para realizar tareas como clasificación, traducción, análisis de sentimientos, entre otras.

Existen diversos enfoques de tokenización, como la basada en palabras completas, la segmentación por caracteres o métodos híbridos como Byte Pair Encoding (BPE) o WordPiece.

La calidad de la tokenización puede influir directamente en el desempeño de los modelos, especialmente en idiomas con mayor complejidad morfológica o al trabajar con textos en múltiples lenguajes.