Descripción: La tokenización de palabras es el proceso de dividir un texto en palabras o tokens individuales, lo que permite a los modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) analizar y comprender el contenido textual de manera más efectiva. Este proceso es fundamental en la preparación de datos para algoritmos de aprendizaje automático, especialmente en el contexto de redes neuronales. La tokenización puede ser tan simple como separar un texto por espacios en blanco o más compleja, involucrando la eliminación de puntuación, la conversión a minúsculas y la normalización de palabras. La calidad de la tokenización influye directamente en el rendimiento de los modelos de NLP, ya que una tokenización inadecuada puede llevar a una mala interpretación del significado del texto. En el ámbito del procesamiento de lenguaje natural, la tokenización se integra con diversas bibliotecas y herramientas que facilitan la manipulación y el preprocesamiento de datos textuales. La tokenización no solo permite la creación de vocabularios, sino que también es esencial para la representación de palabras en vectores, lo que es crucial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. En resumen, la tokenización de palabras es un paso esencial en el procesamiento de texto que permite a los modelos de aprendizaje automático trabajar con datos textuales de manera efectiva y eficiente.
