如何准备输入数据为文本序列

收集文本数据：首先需要收集一些文本数据，可以从各种来源收集，比如网页、新闻、书籍、社交媒体等。
清洗数据：对于采集到的文本数据可能包含一些无用的信息或者噪声数据，需要对其进行清洗，如去除HTML标签、停用词、特殊字符、数字等。
分词：将文本分成若干个词语，这是文本序列输入的基础。分词可以使用自然语言处理工具如jieba、NLTK、spaCy等，也可以自己实现算法进行分词。
构建词表：将分好的词语进行统计，构建一个词表（vocabulary），记录每个词语的出现次数和对应的索引编号。
编码文本序列：将每个文本序列中的词语转换为对应的索引编号，构成一个整数序列。可以使用keras的Tokenizer进行编码，也可以手动实现。
填充序列：由于不同文本序列长度可能不同，需要将它们的长度统一，可以使用keras的pad_sequences函数进行填充，或者手动实现。
划分训练集和测试集：将数据集划分为训练集和测试集，可以使用sklearn的train_test_split函数进行划分。
准备标签：对于文本分类任务，需要为每个文本序列准备对应的标签，可以使用数值或者one-hot编码进行表示