pytorch对text数据的预处理
我们需要把文本数据转化为向量从而可以被神经网络处理。在被喂给神经网络之前，我们需要对text文本数据进行预处理。
关于这一块的预处理，其实有一个很高度抽象化的接口torchtext可以很高效的解决问题，但是有些时候不清楚里面怎么运作的心理总是没谱，所以我一般在写代码的时候都是使用人工自己处理代码。
这个人工手动处理流程代码其实各式各样，我大概是写两个版本，之后如果看到不错的，可能还会整理，比如如何处理大数据，不过核心思想是一样的。
大致流程是这样的：
首先：对原始数据（一般是训练数据）进行预处理，进行分词，繁体字转化，半角符号转化
随后：记录各个词汇的词频，过滤低词频词汇，简历Word2index的映射表保存起来，需要注意pad和unk符号
随后：把数据（训练/测试/dev，使用参数进行控制）转化为对应的index，按照最大长度进行补全，并转化为tensor
其次：制造自己的数据集类，改写关键部位，一般是get_item这里，以便被dataloder处理。