【iPAS｜M1_05】Tokenization：為什麼要先把文字切碎？｜中級｜科目一｜#iPAS #NLP #Tokenization #文字前處理

📘 本集主題｜文字前處理與Tokenization 教材重要度：P3｜★★★☆☆ AI 讀一句話前，會先像切食材一樣把文字拆成可處理的小單位。這節用生活化方式理解文字清理、斷詞與 Token，先打好 NLP 的地基。 🎯 核心問題 自然語言進入模型流程前，為什麼要先切分與清理？ 💡 完整解析 自然語言處理的目標是讓機器能處理人類語言，例如文本分類、情感分析、命名實體辨識與機器翻譯。但模型一開始拿到的只是字串；在進入文字表示與模型計算前，必須先把文字整理成可處理的基本單位。 ✅ 看完你會掌握 能判斷 Tokenization、中文斷詞與 Stopword Removal 分別解決什麼前處理問題。 ⚠️ iPAS 考試判斷 題幹描述「把文字切成模型流程可處理的單位」→ Tokenization。 🎯 本集三大重點 ・Tokenization 把原始文字切成模型可處理的基本單位。 ・中文斷詞與 Stopword Removal 解決不同前處理問題。 ・文字清理是後續文字表示與模型計算的基礎。 🧩 相關短影音 M1_012 POS Tagging 🔎 SEO 關鍵字 #iPAS #NLP #Tokenization #文字前處理 完整教材與複習影片： YouTube：   / @seanlinai