?tokening是一個名詞，指的是將文本分割成單獨的單詞或符號的過程。它也可以用作動詞，表示對文本進行分割。在計算機科學(xué)和自然語言處理領(lǐng)域，tokening是非常重要的一步，它為后續(xù)的文本處理和分析提供了基礎(chǔ)。

怎么讀（音標）

[token??]

用法

1. 名詞用法：tokening

2. 動詞用法：tokenize

例句1-5句且中英對照

1. The tokenization process is essential for natural language processing.

進行tokenization是自然語言處理的關(guān)鍵步驟。

2. The software uses advanced algorithms for tokenizing text.

這個軟件使用先進的算法來對文本進行分詞。

3. Tokenizing is necessary before performing sentiment analysis on a large amount of text data.

在大量文本數(shù)據(jù)上執(zhí)行情感分析之前，需要進行分詞。

4. The tokening of the sentence was done manually by a team of linguists.

這句話的分詞工作由一組語言學(xué)家手動完成。

5. The tokenized version of the text is easier to process for machine learning models.

經(jīng)過分詞處理后的文本更容易被機器學(xué)習模型處理。

同義詞及用法

1. 分詞（fēn cí）：指將連續(xù)的文字序列切割成單個單詞或符號。

2. 詞條化（cí tiáo huà）：指將文本分割成獨立的詞條。

3. 標記化（biāo jì huà）：指將文本中的每個單詞或符號都標記出來。

4. 分段（fēn duàn）：指將文本按照段落進行分割。

5. 分句（fēn jù）：指將文本按照句子進行分割。

編輯總結(jié)

tokening是對文本進行分割的過程，它為自然語言處理和機器學(xué)習提供了基礎(chǔ)。在處理大量文本數(shù)據(jù)時，tokening可以提高效率，并為后續(xù)的分析和建模提供更好的數(shù)據(jù)。除了作為名詞使用外，它也可以用作動詞，表示對文本進行分割。在同義詞中，分詞、詞條化、標記化等都可以與tokening互換使用。在撰寫文章時，正確使用tokening有助于提升文章的可讀性和專業(yè)性。