NLP中数据预处理主要是为文本数据的处理过程。文本处理的一般步骤：分词、构建词汇表、向量化。
单词分割（分词）：Tokenization（Text to Words）
分词是NLP的基础任务，按照特定需求能把文本中的句子、段落切分成一个字符串序列（其中的元素通常称为token 或叫词语）方便后续的处理分析工作。
分词的目的是将复杂问题转化为数字问题，即指将文本的非结构化数据转化为【结构化的数据】，这样就可以将数据转化为数学问题。因为机器学习中绝大多数模型是不支持字符串的（除了决策树模型），想要模型能够进行顺利有效地学习，必须对字符串数据先数值化。
Tokenization按切分的粒度分成了三大类，一是按词粒度来分，二是按字符粒度来分，三是按subword(子词粒度来分)。统计频率构建词汇表（vocabulary）
词向量（word embedding）化
词向量，也称词嵌入技术，是通过将单词、句子甚至图像转化为计算机可认识的向量数据，它不仅仅改善了文本的表示方式，更重要的是，它捕捉到了语言的本质和丰富的语义。今天，词嵌入技术也是LLM的核心技术之一，也是Transformer的初始输入形式（Input Embedding）。
