处理文本数据的一些思路
文本是最常用的序列数据之一，可以理解为字符序列或单词序列，但最常见的是单词级处理。深度学习序列处理模型都可以根据文本生成基本形式的自然语言理解，并可用于文档分类、情感分析、作者识别甚至问答（QA，在有限的语境下）等应用。当然，目前我所接触的这些深度学习模型都没有像人类一样真正地理解文本，而只是映射出书面语言的统计结构，但这足以解决许多简单的文本任务。
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