在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者說在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)主要以向量的形式存在，表現(xiàn)形式為多維矩陣；但怎么把現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個前提。

而現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)格式雖然多種多樣，但事實(shí)上無非以下幾種主要模態(tài)：

• 文字
• 圖片
• 視頻

但我們也知道，計(jì)算機(jī)只認(rèn)識數(shù)字，而不認(rèn)識文字和圖片；因此，就需要把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠識別的格式；而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中就是怎么把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為向量的格式。

簡單來說，就是把現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為用多維矩陣進(jìn)行表示的過程。圖片是由多個像素點(diǎn)組成，因此天生的就可以用矩陣表示；但文字卻不同，處理起來要復(fù)雜得多。至于視頻，就是動起來的多張圖片。

文本處理

在自然語言處理任務(wù)中，要想把文本數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，需要經(jīng)過大概以下幾個步驟：

• 分詞
• 構(gòu)建詞匯表
• 文本序列化

但為什么自然語言處理需要經(jīng)過以下幾個步驟？ 下面來介紹一下每個步驟的作用：

1. 分詞

在自然語言體系中，語義是以詞或句子的形態(tài)體現(xiàn)的；因此，我們就需要去理解詞或句子的意思；但眾所周知的是，以我們漢語為例常用的詞和字就幾千個；而我們生活中絕大部分的語義都是由重復(fù)的字和詞組成的。

因此，從效率的角度來講，我們不可能把每個句子的語義都記下來；我們需要的是找到其中常用的字和詞，然后通過類似排列組合的方式組合成一個個句子。

所以，自然語言處理的第一步就是分詞；也就是說通過某種方式把句子中相同的字或詞挑出來，組成一個字詞列表。而常用的分詞技術(shù)根據(jù)不同的語言又有不同的實(shí)現(xiàn)方式；比如說在英語體系中，很多時候每個單詞就表示單獨(dú)的意思；因此最簡單的分詞方式就是把每個不同的單詞都找出來。

但在漢語言中，由于存在多音字，成語等具有復(fù)雜語言的形態(tài)；因此，漢語分詞就不能使用找不同字的形式。

因此，分詞的難點(diǎn)是怎么對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分，但又不會影響到詞語本身對意思。

2. 詞匯表

理解了什么是分詞，以及為什么要分詞，那么再理解詞匯表就很簡單了；對句子進(jìn)行分詞之后，就獲取到了一個字和詞的列表；因此就可以根據(jù)這個列表來構(gòu)建詞匯表，變成讓計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字格式。

學(xué)過計(jì)算機(jī)原理的應(yīng)該都知道，計(jì)算機(jī)無法直接處理文字，因此文字在計(jì)算機(jī)中是通過編碼的方式來實(shí)現(xiàn)的；比如說大名鼎鼎的ASCII碼表，就是用八位二進(jìn)制表示的。

而ASCII碼表本質(zhì)上就是一個字典結(jié)構(gòu)，即使用K-V的形式來表示字符；需要計(jì)算機(jī)處理時就使用二進(jìn)制表示，需要現(xiàn)實(shí)給人看時就使用字符表示；而詞匯表就是類似ASCII碼表的形式，把字或詞作為K，把數(shù)字作為V。

這樣一個數(shù)字就可以代表一個字或詞；這樣就可以讓計(jì)算機(jī)處理。

在詞匯表中有兩個比較特殊的詞匯，那就是UNK和PAD；我們知道常用的漢字只有幾千個，但實(shí)際上的漢字有上萬個；因此，我們根據(jù)文本數(shù)據(jù)的內(nèi)容，可能并不能獲取到所有的漢字；因此遇到“沒見過”的漢字該怎么辦呢，這時就使用UNK來表示。

而在矩陣計(jì)算中，需要的是相同的矩陣形式；比如說需要5*5的固定矩陣；但在自然語言中，每個句子的長度都不一樣；短的可能就一兩個字，長的可能有幾十個字；這時變換的矩陣維度就不在相同。

dict = {    "UNK_TAG": 0,    "PAD_TAG": 1}

因此，就可以使用PAD對文字比較少的句子進(jìn)行補(bǔ)充；而對文字比較長的句子進(jìn)行截取。

3. 文本序列化

在經(jīng)過分詞和構(gòu)建詞匯表之后，就可以對文本進(jìn)行序列化；在自然語言處理任務(wù)中，文本需要轉(zhuǎn)換為編碼的數(shù)字進(jìn)行表示；也就是把文字變成數(shù)字表示。

dict_1 = {    "UNK_TAG": 0,    "PAD_TAG": 1}


dict_2 = {    0: "UNK_TAG",    1: "PAD_TAG"}

所以就有了一個從文字變成數(shù)字和從數(shù)字變成文字的過程；本質(zhì)上其實(shí)就是在詞匯表中，根據(jù)文本獲取其編碼的數(shù)字，以及根據(jù)編碼的數(shù)字獲取文字。

文本序列化最重要的一步，就是把數(shù)字表示的句子轉(zhuǎn)換成向量表示，也就是多維矩陣；而這就需要通過one-hot或者word embedding的方式來進(jìn)行序列化。

但是在使用word embedding之前，需要把句子的數(shù)字列表轉(zhuǎn)換為tensor格式。

# 將句子列表轉(zhuǎn)換為tensor
sentences_tensor = torch.tensor(sentences, dtype=torch.long)
# 定義 Embedding 層
embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
# 通過 Embedding 層
embedded_sentences = embedding(sentences_tensor)