Subword-Tokenisierung im Türkischen: Eine umfassende Analyse von Strategien und Herausforderungen

Strategien zur Subword-Tokenisierung im Türkischen: Eine systematische Analyse von Daten, Vokabular und Morphologie

Die Entwicklung effektiver Sprachmodelle für morphologisch reiche Sprachen stellt eine signifikante Herausforderung dar. Insbesondere die Tokenisierung, der Prozess der Zerlegung von Text in kleinere Einheiten (Tokens), ist ein entscheidender Schritt, der die Leistungsfähigkeit nachgelagerter Aufgaben maßgeblich beeinflusst. Eine aktuelle und umfassende Studie widmet sich der systematischen Evaluierung von Subword-Tokenisierungsstrategien für das Türkische, einer agglutinierenden Sprache, die sich durch eine hohe morphologische Komplexität auszeichnet. Diese Untersuchung, die als "Subwords Manifest" bezeichnet wird, beleuchtet den komplexen Zusammenhang zwischen Trainingsdaten, Vokabulargröße und morphologischer Integrität, um präzise Handlungsempfehlungen für die Praxis zu liefern.

Die Herausforderung morphologisch reicher Sprachen

In Sprachen wie dem Türkischen, in denen Wörter durch das Anfügen zahlreicher Affixe (Vorsilben, Nachsilben) an einen Wortstamm gebildet werden, kann ein einziges Wort eine Vielzahl von Bedeutungen und grammatischen Funktionen ausdrücken. Diese produktive Agglutination führt zu einer enormen Anzahl potenzieller Wortformen, was die Effizienz des Vokabulars in Sprachmodellen beeinträchtigt und die morphologische Genauigkeit erschwert. Herkömmliche Tokenisierungsansätze, die oft für Englisch optimiert sind, können in solchen Kontexten an ihre Grenzen stoßen. Beispielsweise kann eine wortbasierte Tokenisierung zu einem explosionsartigen Anstieg des Vokabulars und zu Problemen mit unbekannten Wörtern (Out-Of-Vocabulary, OOV) führen. Eine zeichenbasierte Tokenisierung hingegen verlängert die Sequenzen und kann morphologische Grenzen verwischen, während gängige Subword-Tokenizer wie WordPiece oder BPE dazu neigen, Wortstämme zu fragmentieren oder Affixe zu vermischen, was den Zugang des Modells zu syntaktischen und morphologischen Hinweisen erschwert.

Systematische Evaluierung von Tokenizer-Familien

Die vorliegende Studie geht über frühere Arbeiten hinaus, indem sie nicht nur die Vokabulargröße variiert, sondern auch systematisch die Größe des Trainingskorpus für den Tokenizer kontrolliert. Dies ermöglicht eine detailliertere Analyse der Wechselwirkung zwischen Daten und Vokabular. Es werden verschiedene Tokenizer-Familien unter vergleichbaren Parameterbudgets verglichen, darunter:

• WordPiece: Ein datengesteuerter Ansatz, der auf der Häufigkeit von Subwords basiert.
• Morphologie-Level: Tokenizer, die linguistisches Wissen über Morpheme nutzen.
• Zeichen-Baselines: Ansätze, die auf einzelnen Zeichen operieren.

Die Evaluierung erfolgt über ein breites Spektrum nachgelagerter Aufgaben, die semantische (z.B. Natural Language Inference, Sentimentanalyse, Named Entity Recognition), syntaktische (z.B. Part-of-Speech Tagging, Dependenzanalyse) und morphologie-sensitive Aspekte abdecken.

Ein morphologie-sensitives Diagnose-Toolkit

Um die Gründe für den Erfolg oder Misserfolg von Tokenizern zu ergründen, wurde ein spezielles, morphologie-bewusstes Diagnose-Toolkit entwickelt. Dieses Toolkit ermöglicht eine detaillierte Analyse, die über grobe Aggregationen hinausgeht. Zu den diagnostischen Metriken gehören:

• F1-Werte auf Grenzelebene: Messen die Präzision und den Recall bei der Erkennung morphologischer Grenzen.
• Lemma-Atomizität: Bewertet, wie gut Lemmata als einzelne Tokens erhalten bleiben.
• Über-/Untersegmentierungsindizes: Quantifizieren, ob Tokenizer zu viele oder zu wenige Segmente erzeugen.
• Editierdistanzen (CER/WER): Messen die Abweichung zwischen den generierten und den Goldstandard-Sequenzen auf Zeichen- und Wortebene.
• Fortsetzungsraten und Affix-Typ-Abdeckung: Geben Aufschluss über die Häufigkeit und den Umfang der Subword-Fortsetzungen sowie die Abdeckung verschiedener Affix-Typen.

Dieses Toolkit ermöglicht es, die Segmentierungsqualität präzise zu beurteilen und die Ursachen für Leistungsschwankungen zu identifizieren.

Wichtige Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen

Die Studie identifiziert mehrere zentrale Erkenntnisse, die für die Entwicklung von Sprachmodellen in morphologisch reichen Sprachen von hoher Relevanz sind:

• Optimale Vokabulargröße: Für WordPiece-Tokenizer erweist sich ein mittleres bis großes Vokabular (ca. 32.000–52.000 Tokens) als der beste Kompromiss zwischen Effizienz und morphologischer Genauigkeit. Sehr kleine Vokabulare führen zu übermäßiger Fragmentierung, während sehr große Vokabulare Morpheme zu stark zusammenfassen können.
• Interaktion von Daten und Vokabular: Die Skalierung der Trainingsdaten für den Tokenizer (z.B. von 5 GB auf 20 GB oder 80 GB) verbessert die Robustheit und reduziert die Varianz, insbesondere wenn das Vokabular im optimalen Bereich liegt. Zusätzliche Daten allein können eine suboptimale Vokabulargröße jedoch nicht kompensieren.
• Morphologische Ausrichtung: Eine stärkere morphologische Ausrichtung der Tokens (gemessen durch Metriken wie Boundary F1 und Lemma-Integrität) korreliert signifikant mit besseren Ergebnissen bei syntaktisch und morphologisch sensitiven Aufgaben.
• Aufgabenspezifische Optimierung: Während ein allgemeines WordPiece-Vokabular im Bereich von 32.000–52.000 für ein breites Spektrum von Aufgaben geeignet ist, können für spezifische Anwendungen feinere Anpassungen vorteilhaft sein. Für grammatikzentrierte Aufgaben (z.B. Parsing) kann ein kleineres Vokabular (20.000–32.000) oder der Einsatz morphologie-bewusster Einschränkungen sinnvoll sein. Für NER-intensive Anwendungen, bei denen die Integrität von Entitäten wichtig ist, kann ein höheres Ende des Bereichs (32.000–52.000) oder eine Anpassung des Tokenizers zur Erhaltung von Entitätsstämmen bevorzugt werden.
• Erklärbarkeit: Die Analyse der Tokenizer-Entscheidungen zeigt, dass mittlere bis große Vokabulare die Salienz auf prädikative Morphologie und syntaktisch diagnostische Spannen konzentrieren, während Entitäten intakt bleiben. Dies führt zu transparenteren und linguistisch fundierteren Modellerklärungen.

Die Studie hebt hervor, dass es keinen universell besten Tokenisierungsansatz gibt. Morphologie-bewusste Subwords bieten die höchste linguistische Genauigkeit und Erklärbarkeit, erfordern jedoch linguistische Ressourcen. WordPiece-Tokenizer, wenn sie im mittleren bis großen Bereich gehalten und auf gemischten Daten trainiert werden, bieten den zuverlässigsten Kompromiss zwischen Genauigkeit, Effizienz und Portabilität für das Türkische.

Reproduzierbarkeit und Zukunftsforschung

Ein wichtiger Beitrag der Arbeit ist die Bereitstellung von Open-Source-Code, Tokenizer-Pipelines und Modellen. Dies fördert die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse und legt eine solide Grundlage für die weitere Forschung und Entwicklung im Bereich des Türkischen Natural Language Processing (NLP). Die Erkenntnisse dieser Studie bieten eine wertvolle Orientierung für Forscher und Praktiker, die effektive Sprachmodelle für morphologisch reiche Sprachen entwickeln möchten.

Die systematische Untersuchung der Wechselwirkungen zwischen Daten, Vokabular und Morphologie bei der Subword-Tokenisierung des Türkischen liefert nicht nur tiefe Einblicke in die Funktionsweise von Sprachmodellen, sondern auch konkrete, umsetzbare Empfehlungen. Diese sind von großer Bedeutung für die Weiterentwicklung von KI-basierten Sprachtechnologien, insbesondere in komplexen linguistischen Kontexten. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, bei der Gestaltung von Tokenisierungsstrategien die spezifischen morphologischen Eigenschaften einer Sprache zu berücksichtigen, um optimale Leistung und Erklärbarkeit zu erzielen.

Bibliography: - Altinok, D. (2026). Optimal Turkish Subword Strategies at Scale: Systematic Evaluation of Data, Vocabulary, Morphology Interplay. Eingereicht am 10. Februar 2026. - Altinok, D. (2026). Optimal Turkish Subword Strategies at Scale: Systematic Evaluation of Data, Vocabulary, Morphology Interplay. Hugging Face Papers. - Altinok, D. (2026). Optimal Turkish Subword Strategies at Scale: Systematic Evaluation of Data, Vocabulary, Morphology Interplay. arXiv. - Bayram, M. A., Fincan, A. A., Gümüş, A. S., Karakaş, S., Diri, B., & Yıldırım, S. (2025). Tokenization Standards for Linguistic Integrity: Turkish as a Benchmark. arXiv. - Bayram, M. A., Fincan, A. A., Gümüş, A. S., Karakaş, S., Diri, B., Yıldırım, S., & Çelik, D. (2025). Tokens with Meaning: A Hybrid Tokenization Approach for NLP. arXiv. - Toraman, C., Yilmaz, E. H., Şahinuç, F., & Ozcelik, O. (2022). Impact of Tokenization on Language Models: An Analysis for Turkish. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing, 22(4).