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介绍

对于新手来说，让我们从正式引入标记化的概念开始-标记化只是将输入文本数据拆分为单独的有意义的标记的一种方法，这些标记可以被机器进一步理解和处理。标记可以是单词、字符，甚至是子单词，这取决于所使用的拆分算法。在本文中，我们将讨论所有三大类标记——单词、字符和子单词。我们还将关注大多数最近的SOTA模型使用的子词标记化算法-字节对编码（BPE）、词块、单字和句子块。在本次讨论结束时，您将对上述每一种途径都有了具体的了解，并将能够决定哪种标记化方法最适合您的需求。

基于词的标记化

顾名思义，在基于单词的标记化方法中，由标点符号、空格、分隔符等分隔的整个单词被视为标记。分离边界可以是特定于任务的，有时可能取决于您正在处理的数据的性质。用于标记Twitter推文的基于单词的标记器与用于标记新闻文章本身的标记器略有不同。

为了更好地理解这一点，让我们从一个示例开始，展示仅基于空白字符执行的标记化

保护敏感数据是企业的首要任务。

标记化是最好的数据保护方法之一，而数据产品方法使其更好。

数据的内标识化：

企业IT团队必须参与数据的标记化，因为数据泄露的数量和成本正在以惊人的速度上升。2021，美国有1300起公开报告的数据泄露事件，比2020年报告的1100起增加了17%。IBM最近的一份报告称，数据泄露的平均成本同比增长了10%，从2020年的390万美元增加到2021的420万美元。由于新冠肺炎疫情，在家工作和数字转型，使数据泄露的总成本平均增加了100万美元。随着企业在数字转型的迷宫中前行，随着远程工作成为日常工作，数据泄露的风险和影响正在稳步上升。与此同时，围绕数据隐私和保护的监管环境比以往任何时候都更加严格。不遵守数据保护法律可能会导致高额罚款、法律诉讼和品牌损害。幸运的是，今天您可以很容易地保护您的敏感数据并防止数据泄露——数据标记化可能是您的最佳选择。

目录

用标记化技术替换敏感数据为企业提供了许多安全性和合规性优势。

虽然研究人员研究了大流行与公司如何在这种前所未有的情况下维持生计有关，但审计人员评估了数据脆弱性增加、缺乏数据合规性以及此类事件产生的成本。随着企业被迫适应新的工作方式和技术，他们难以满足通用数据保护条例 (GDPR) 等安全合规标准，并且在应对数据泄露方面滞后。 IBM 的一份报告指出，数据泄露现在平均每起事件给公司造成 424 万美元的损失——这是该报告 17 年历史上的最高成本。

因此，企业需要强大的数据安全策略来匿名使用数据并防止潜在的数据安全漏洞。数据令牌化是一种新型的数据安全策略，意味着企业可以在完全遵守数据法规的同时高效安全地运营。数据标记化已成为中小型企业在提高信用卡和电子商务交易安全性的同时降低遵守行业标准和政府法规的成本和复杂性的一种受欢迎的方法。

标记化是用独一无二的标识符号替换敏感数据的过程，该标识符号保留所有数据的必要信息，而不会影响其安全性。标记化通过以相同格式创建完全随机的字符来替换数据。