Igen, a tokeneket gyakran számokkal helyettesítik a szövegfeldolgozás során, hogy a modell könnyen kezelhesse és feldolgozhassa őket. Ez a folyamat a tokenek vektorizálásának nevezett lépése, amely során a tokenek számkódokká alakulnak, és ezáltal numerikusan reprezentálhatók.
A vektorizáció célja, hogy a szöveges adatokat olyan formába hozza, amelyet a neurális hálózatok és más gépi tanulási algoritmusok könnyen feldolgozhatnak. A tokeneket általában számokkal helyettesítik a szótárból vagy az ún. „tokenizációs szótárból”, amely egyenértékűségi párokat tartalmaz a tokenek és az azokhoz rendelt számkódok között.
A vektorizált tokeneket gyakran tárolják olyan formában, amelyet tenzoroknak nevezünk, például egyszerű számsorok vagy különleges formátumok (pl. One-Hot Encoding, word embeddings stb.). Ez a vektorizált reprezentáció lehetővé teszi a modell számára, hogy a szöveges adatokat matematikai műveletekkel kezelje, például a neurális hálózatok súlyozása és a predikciók kiszámítása során.
A vektorizált tokenek lehetnek részei a modell bemenetének és kimenetének is, és a modell általánosan véve számsorokként dolgozik velük. A megfelelő vektorizáció és tokenizációs stratégia kiválasztása fontos lépés a modell hatékonysága és a szövegfeldolgozási feladatok sikeressége szempontjából.