Lihat sumber Tokenisasi dalam Analisis Teks Berbahasa Ganda

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.