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%X In common NLP, we tokenize a given sentence as a preprocessing, and thus the tokenization is unrelated into a goal downstream job. To handle this issue, we suggest a novel approach to discover a tokenization that is appropriate for the downstream job. Our proposed method, optimizing tokenization (OpTok), is properly trained to assign a significant chance to such acceptable tokenization determined by the downstream job loss.

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