Tokenization은 텍스트나 음성 데이터를 작은 단위(token)로 분해하는 과정입니다. 이러한 토큰은 AI 모델이 언어를 이해하고 생성하는 기본 단위로 작용합니다.
자연어처리(NLP)에서 매우 중요한 전처리 단계로, 데이터 해석과 처리를 가능하게 합니다.

주요 특징:

• 단위 분할
문장을 단어, 하위 단어(subword), 문자, 혹은 BPE(Byte Pair Encoding) 등으로 쪼갬

• 언어 독립적
대부분의 언어에 적용 가능하나, 언어 구조에 따라 전략이 달라짐 (예: 영어 vs 한국어)

• 전처리 필수 단계
AI 모델이 효율적으로 학습하고 작동할 수 있도록 입력을 정리

• 세분화 조정 가능
모델 설계에 따라 토큰의 크기(단어/음절/문자)를 조절할 수 있음

• 문맥 유지
단순한 분할을 넘어서, 문맥을 보존해 번역, 요약 등 고차원 작업이 가능하게 함

활용 사례:

• 언어 모델 학습
GPT, BERT 등은 텍스트를 토큰 단위로 받아 학습하고 예측함

• 기계 번역
문장을 단어 또는 구 단위로 분해해 정확한 번역을 수행

• 텍스트 분류
이메일 스팸 분류, 뉴스 카테고리 분류 등에 활용

• 음성 인식
음성을 문자 단위 토큰으로 변환해 더 정확한 텍스트 생성

• 검색 및 정보 추출
문서를 토큰화하여 검색엔진의 색인 및 검색 품질 향상

중요성

토크나이제이션은 NLP의 출발점이자 핵심입니다. 복잡한 언어 데이터를 AI가 효율적으로 학습·분석하도록 만들며,
패턴 인식, 문맥 이해, 다국어 처리, 생성 품질 향상 등에 직접적인 영향을 줍니다. 즉, 토크나이제이션이 없었다면 GPT나 번역 AI 같은 시스템은 작동할 수 없습니다.