senet文字数据预处理

### 关于SENet模型的文字数据预处理方法

对于文字数据的预处理，虽然特定提及的是SENet模型，但通常情况下，文字数据预处理并不直接关联到具体的视觉注意力机制模型如SENet。然而，在涉及多模态任务时，比如图文匹配或视觉问答系统中可能会同时涉及到图像和文本两种不同形式的数据输入。

#### 文本编码
为了使神经网络能够理解并处理文本信息，首先需要将原始字符序列转换成数值表示。常用的方法有：

- **词袋模型(Bag of Words)**：统计文档内单词出现次数形成向量。
- **TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)**：衡量词语的重要性程度。
- **Word Embedding**：采用预训练好的嵌入层（如GloVe、FastText），或是通过Transformer架构下的BERT等方式获取上下文敏感的特征表示[^1]。

#### 序列填充与裁剪
考虑到RNN/LSTM/GRU等循环结构以及某些卷积操作对固定长度的要求，需统一所有样本的实际尺寸。过短则补充指定token(通常是PAD)，超出限定范围就适当截断多余部分。

#### 特殊标记符加入
在构建句子张量之前，还需考虑引入特殊符号来辅助解析语义边界条件，像`<START>`代表起始位置；`<END>`指示终止位点；还有可能用到MASK掩码技术用于遮蔽不关注区域内的元素值。

import torch
from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
text = "Hello world!"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512)

print(encoded_input['input_ids'])

上述代码展示了基于Hugging Face库中的Bert分词器实例化对象执行标准化流程后的输出结果，这一步骤同样适用于准备喂给融合了SE模块在内的各类NLP下游应用的任务前准备工作[^4]。