Tokenisasi menjadi sangat penting dalam analisis teks yang melibatkan lebih dari satu bahasa. Tantangan utama adalah perbedaan aturan sintaksis dan morfologis antar bahasa yang dapat menyulitkan proses segmentasi.
Strategi Tokenisasi Multibahasa
Berbagai pendekatan diterapkan untuk tokenisasi multibahasa, seperti penggunaan unicode, model statistik, dan deep learning. Pemilihan strategi bergantung pada kompleksitas bahasa yang dianalisis.
Aplikasi dalam NLP Multibahasa
Tokenisasi multibahasa digunakan dalam aplikasi seperti penerjemahan mesin, chatbot, dan speech recognition yang bekerja dengan banyak bahasa sekaligus.
Tantangan dan Solusi
Tantangan utamanya adalah penanganan kata majemuk, idiom, dan variasi ortografi. Pengembangan alat tokenisasi yang fleksibel dan berbasis Pembelajaran Mesin menjadi solusi utama.