在深度学习中，数据清晰、分词、构建词汇表、文本向量化、构建词向量模型的作用都是什么

在深度学习中，数据清洗、分词、构建词汇表、文本向量化、构建词向量模型的作用主要有以下几点：

1. 数据清洗：清除数据中的噪声、异常值、重复数据、缺失值等，保证数据的准确性和完整性。

2. 分词：将文本拆分成一个个单独的词语，实现对文本的语义建模。

3. 构建词汇表：将所有文本中出现的词语进行统计和排序，形成一个词汇表，用于后续的文本向量化和词向量模型的构建。

4. 文本向量化：将文本转换成向量表示，使得机器可以理解和处理文本。可以使用词袋模型、TF-IDF模型等方法实现。

5. 构建词向量模型：针对文本中的词语，构建词向量模型，将每个词语表示为一个稠密的向量，捕捉词语之间的语义关系，提高模型的性能和准确率。

综上所述，数据清洗、分词、构建词汇表、文本向量化、构建词向量模型是深度学习中文本处理的重要步骤，能够提高模型对文本的理解和处理能力，达到更好的效果和准确率。