Fastai是一個用于深度學習的開源庫，它提供了一種簡單而高效的方法來進行文本數據預處理。下面是一些Fastai中常用的文本數據預處理方法：
分詞（Tokenization）：將文本數據分割成單詞或子詞的過程。Fastai提供了多種分詞方法，包括基于空格、基于詞根和基于字母的分詞。
數值化（Numericalization）：將文本數據轉換為數字形式，以便于神經網絡處理。Fastai會將每個單詞映射成一個唯一的數字標識符。
填充（Padding）：確保所有文本數據具有相同的長度。Fastai會自動對文本數據進行填充，使其長度相同。
批處理（Batching）：將文本數據劃分成多個批次，并在每個批次中進行處理。Fastai會自動處理批次操作。
標簽處理（Labeling）：對文本數據的標簽進行處理，以便于訓練模型。Fastai提供了多種標簽處理方法，包括獨熱編碼和索引編碼。
通過這些方法，Fastai可以有效地對文本數據進行預處理，為神經網絡的訓練提供了良好的數據基礎。
