本篇笔记聚焦于使用PyTorch进行自然语言处理任务时的文本预处理步骤，包括分词、词汇表构建及向量化方法等技巧。
文本预处理主要包括以下几个步骤：
1. **概述文本数据**：在原始文章中包含有用的内容（如单词、符号）以及无用的信息（例如空格、乱码）。我们需要过滤掉这些无用信息，同时将有用的单词等转换成计算机可以理解的数字形式。一种常见的方法是创建一个列表来表示不同的词语，比如 `data=[ni, hao]`，其中 `ni` 和 `hao` 分别对应索引 0 和 1。这样我们就可以通过索引来表示文本中的每个单词，并将整个句子转换为一串数字序列（如“ni hao”可以被编码成01）。这种映射机制是进行文本预处理的核心。
2. **具体步骤**：
- **读取文本数据**：让计算机获取原始的文本段落件。
- **分词操作**：对文档中的单词和符号进行分割，同时去除不需要的信息（如空格、乱码）。
- **建立字典映射表**：通过创建一个索引到词语的对应关系来帮助实现从词汇到数字表示的转换。例如可以定义`data=[ni, hao]`这样的列表结构。
- **词序列转为索引序列**：根据前面步骤中构建好的字典，将文本中的每个单词替换为其对应的编号（即索引），从而形成一个新的编码后的字符串形式的数据集。
通过上述方法能够有效地对原始的自然语言数据进行预处理，使其更适合后续的语言模型训练或其它类型的机器学习任务。
5星
