Descripción: La tokenización de subpalabras es una técnica utilizada en el procesamiento del lenguaje natural que consiste en dividir palabras en unidades más pequeñas, conocidas como subpalabras. Esta metodología es especialmente útil para manejar palabras que no están incluidas en el vocabulario de un modelo, lo que se conoce como ‘palabras fuera del vocabulario’ (OOV). Al descomponer palabras en subcomponentes, los modelos de lenguaje pueden generalizar mejor y comprender variaciones morfológicas, permitiendo una mayor flexibilidad en la interpretación de textos. Por ejemplo, la palabra ‘incomprensible’ puede ser descompuesta en ‘in-‘, ‘comprens’ y ‘-ible’, lo que permite al modelo reconocer y procesar partes de la palabra incluso si no ha encontrado la palabra completa en su entrenamiento. Esta técnica no solo mejora la cobertura del vocabulario, sino que también optimiza la eficiencia del modelo al reducir la cantidad de tokens que necesita manejar. La tokenización de subpalabras se ha convertido en un componente esencial en el desarrollo de modelos de lenguaje, donde la comprensión precisa del lenguaje es crucial para tareas como la traducción automática, el análisis de sentimientos y la generación de texto.
Historia: La tokenización de subpalabras comenzó a ganar atención en la década de 2010, especialmente con el desarrollo de modelos de lenguaje más complejos. Un hito importante fue la introducción de Byte Pair Encoding (BPE) en 2016, que permitió una forma eficiente de tokenizar texto al combinar pares de caracteres más frecuentes en subpalabras. Este enfoque fue utilizado en modelos como el Transformer, que revolucionó el campo del procesamiento del lenguaje natural. Desde entonces, la técnica ha evolucionado y se ha integrado en diversos modelos de lenguaje, mejorando su capacidad para manejar diferentes idiomas y dialectos.
Usos: La tokenización de subpalabras se utiliza principalmente en el entrenamiento de modelos de lenguaje, donde permite a los modelos manejar vocabularios extensos y complejos. Se aplica en tareas como la traducción automática, donde es crucial entender variaciones morfológicas de las palabras. También se utiliza en sistemas de recomendación de texto, chatbots y asistentes virtuales, donde la comprensión precisa del lenguaje es fundamental. Además, esta técnica es útil en la creación de modelos multilingües, ya que permite a los modelos aprender de manera más efectiva de diferentes idiomas.
Ejemplos: Un ejemplo de tokenización de subpalabras es el uso de BPE en modelos de lenguaje, donde palabras como ‘incomprensible’ se dividen en subpalabras como ‘in-‘, ‘comprens’, y ‘-ible’. Otro caso es la aplicación de la tokenización de subpalabras para manejar vocabularios extensos y mejorar la comprensión del contexto en oraciones complejas.
