Разница между токеном, словом и предложением проявляется в уровне абстракции и в том, как текст обрабатывается человеком и машиной. В рамках обработки естественного языка (NLP) и лингвистики эти термины имеют конкретные определения и служат для различных целей — от синтаксического анализа до представления текста в виде, пригодном для машинного обучения.

1. Слово

Слово — это минимальная самостоятельная лексическая единица языка, обладающая значением. В лингвистике слово определяется как элемент языка, который может выступать в речи и быть осмысленным без зависимости от других элементов.

Примеры слов:

• "дерево"

• "читаю"

• "машинное"

• "непонятный"

Особенности:

• Слово может быть простым (дом), сложным (автосервис), словосочетанием (поезда дальнего следования — в речи воспринимается как единое понятие).

• В языках с флексией (русский, немецкий) слово может изменяться по падежам, числам, родам, временам и пр.

• Разделение на слова — не всегда тривиально (особенно в китайском и японском, где слова не отделяются пробелами).

2. Предложение

Предложение — это грамматически оформленная единица речи, выражающая законченную мысль. Оно состоит из одного или нескольких слов, объединённых синтаксическими связями и интонацией.

Примеры:

• "Машинное обучение развивается очень быстро."

• "Погода хорошая."

• "Что ты делаешь?"

Характеристики предложения:

• Содержит подлежащее и сказуемое (в большинстве случаев)

• Может быть простым или сложным (с несколькими частями)

• Является единицей анализа на уровне дискурса и логики

• В NLP используется для:

  • Сегментации текста (sentence segmentation)

  • Анализа отношений между частями текста (coreference resolution, summarization)

Разделение на предложения — не всегда очевидно:

• "Я позвонил маме. Она не ответила."

• "Он сказал: «Я скоро приду»."
  — Здесь кавычки и двоеточие требуют особой логики парсинга.

3. Токен

Токен — это минимальная единица текста, определённая в рамках конкретного процесса токенизации. В зависимости от того, как устроен токенизатор, токеном может быть:

• целое слово

• часть слова (субтокен)

• символ (буква, цифра, эмодзи)

• пунктуационный знак

• даже байт или Unicode-символ

Таким образом, токен — это машинно-интерпретируемая единица текста, а не лингвистическая.

Примеры:

Текст:
"Машинное обучение — это круто!"

Токенизация по словам:

→ \["Машинное", "обучение", "—", "это", "круто", "!"\]

Токенизация BPE (Byte Pair Encoding):

→ \["Маш", "ин", "ное", "об", "учение", "—", "это", "кру", "то", "!"\]

Токенизация по символам:

→ \["М", "а", "ш", "и", "н", "н", "о", "е", " ", "о", "б", "у", "ч", "е", "н", "и", "е", " ", "—", " ", "э", "т", "о", " ", "к", "р", "у", "т", "о", "!"\]

4. Сравнение: слово vs токен

Пример:

Слово: "unhappiness"

Токены в WordPiece: ["un", "##happiness"]
Токены в BPE: ["un", "hap", "pi", "ness"]
Токены по символам: ["u", "n", "h", "a", "p", "p", "i", "n", "e", "s", "s"]

5. Сравнение: предложение vs токен

6. Роль в NLP

Слова:

• Используются в классических NLP (TF-IDF, BoW)

• Привязаны к смыслу

• Неустойчивы к морфологическим изменениям

Предложения:

• Используются в анализе отношений

• Служат единицами в резюмировании, QA, машинном переводе

• Отражают дискурс и контекст

Токены:

• Обязательны для входа в модели (BERT, GPT и др.)

• Могут включать субтокены, emoji, коды

• Формируют числовые представления: input_ids, attention_mask и т.д.

7. Пример: один и тот же текст на всех уровнях

Текст:
"Я люблю машинное обучение."

8. Дополнительные замечания

• В нейронных сетях токенизация влияет на то, как обрабатывается длина последовательности: 1 предложение может быть превращено в 10–50 токенов в зависимости от модели.

• В переводе и QA предложенческая сегментация помогает упростить работу моделей.

• В анализе текста (тональность, классификация) важна токенизация, чтобы не потерять смысла при обрезке длинных предложений.

Таким образом, токен — это вычислительная единица для NLP-моделей, слово — лингвистическая единица с самостоятельным значением, а предложение — законченная мысль в тексте. Они используются на разных этапах анализа и по-разному трактуются в зависимости от задач.