Tokenization to proces dzielenia ciągu znaków, tekstu lub innych danych na mniejsze jednostki zwane tokenami, które mogą być przetwarzane przez systemy komputerowe. W kontekście przetwarzania języka naturalnego (NLP) tokenization jest kluczowym etapem przygotowania danych do dalszej analizy, umożliwiając identyfikację słów, fraz lub symboli. Proces ten stanowi podstawę dla budowy modeli językowych, analizy sentymentu i innych zastosowań w sztucznej inteligencji.
W praktyce tokenization wykorzystywany jest nie tylko w dziedzinie analizy tekstu, ale także w procesach zabezpieczania danych. W systemach bezpieczeństwa informatycznego tokenizacja polega na zastępowaniu wrażliwych danych unikalnymi identyfikatorami, co zwiększa ochronę informacji. Dzięki temu, tokenization przyczynia się do minimalizacji ryzyka wycieku danych i poprawia zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony prywatności.
Zaawansowane techniki tokenization umożliwiają precyzyjne przetwarzanie dużych zbiorów danych i są nieodzownym elementem współczesnych systemów analitycznych oraz aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. Dzięki nim możliwe jest efektywne przekształcanie surowych danych w uporządkowaną strukturę, co stanowi fundament dla dalszej analizy, uczenia maszynowego oraz rozwoju innowacyjnych rozwiązań technologicznych.