トークン化とは、人間が読む文章をAIが処理しやすいように単語や形態素、あるいは文字の断片などの細かい単位へと分割する自然言語処理の基本的な前処理技術です。大規模言語模型の性能を左右する重要なプロセスとなります。
トークン化とは
トークン化とは、文章をAIが理解できる最小単位である「トークン」に分割するプロセスです。
詳しく解説
大規模言語模型は、人間がそのまま読む文章の文字列を直接理解することができません。そのため、入力されたテキストを数値に変換する前段階として、トークン化を行う必要があります。伝統的な手法では単語や形態素で分割していましたが、現代の大規模言語模型では、未知語への対応や語彙数の爆発を防ぐため、サブワード単位で分割するバイトペアエンコーディングなどが広く使われています。分割された各トークンには一意のIDが割り振られ、AI内部のベクトル表現へと変換されます。
具体例・使われ方
例えば「大規模言語模型」という日本語の文を入力した際、トークン化のアルゴリズムによっては「大規模」「言語」「模型」という単語単位や、さらに細かいサブワード単位に分解されます。これにより、AIは未知の固有名詞や複合語に対しても、既知の部分を組み合わせて処理できるようになります。
似た用語との違い
形態素解析と混同されやすいですが、形態素解析は文法的な品詞分解を厳密に行うのに対し、トークン化はAIのモデルが効率的に処理するための分割であり、必ずしも文法的な正しさだけに基づきません。
注意点
トークン化の方式や使用するモデルによって、同じ文章でもトークンの数や分割方法が大きく異なります。特に日本語や多言語の場合、英語圏のモデルと比較して同じ意味でも多くのトークンを消費しやすく、計算コストやコンテキスト長制限への影響に注意が必要です。
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更新日時: 2026年9月4日 02:31