文本挖掘中的tokenization有什么用

文本挖掘中的tokenization（分词）是将文本拆分成单个词语或标记的过程。它的主要作用有以下几点：

1. 语义理解：通过将文本分割成独立的单词或标记，我们可以更好地理解文本的含义。这有助于构建文本分类、情感分析、命名实体识别等自然语言处理任务的模型。

2. 特征提取：每个单词或标记都可以作为一个特征，用于训练机器学习模型。通过将文本分割成标记，我们可以将文本转化为数值化的特征向量，便于模型的训练和应用。

3. 数据压缩：分词可以减少文本数据的维度，从而降低存储和处理的成本。将长句子分割成独立的单词或标记，可以减少文本数据的冗余性。

4. 文本预处理：分词还是文本预处理的重要步骤。通过去除停用词、标点符号等噪声，以及将词干还原为原始形式，可以提高后续文本挖掘任务的效果。

综上所述，tokenization在文本挖掘中具有重要作用，它能帮助我们理解文本、提取特征、压缩数据和进行预处理，为后续的文本挖掘任务提供基础。