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一、词汇表的核心作用

1. ‌数值化表示‌
   将离散的文本字符转换为连续的数值索引，使计算机能够处理非结构化的语言数据57。例如：

   • "中国" → 2
   • "a" → 5

2. ‌统一输入格式‌
   不同长度的文本通过填充/截断转换为固定长度的数字序列，便于批量处理（如矩阵运算）49。

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二、特殊符号的设计意义

‌符号‌	‌作用‌	‌示例‌
[pad]	填充符，统一序列长度（对应索引0的向量会被置零）37	"abc" → [5,4,3,0,0]
[unk]	处理未登录字符（Out-of-Vocabulary），增强模型鲁棒性27	"x" → 7
常规字符	映射为唯一索引，保留语义信息15	"e" → 1

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三、映射到数字的必要性

1. ‌适配模型输入‌
   神经网络只能处理数值型张量，字符→数字的转换是模型训练的前提78。

   • 例如PyTorch的nn.Embedding层需要输入LongTensor类型的索引5。

2. ‌高效计算优化‌
   数字索引可快速查表获取稠密向量（通过Embedding层），比直接处理字符串效率更高79。

3. ‌处理多语言混合‌
   统一编码方式可兼容不同语言字符（如示例中的英文和中文）

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四、典型应用场景

1. ‌序列模型输入‌
   RNN/LSTM等模型需要数值序列作为输入，词汇表是文本→序列的桥梁10。
2. ‌词嵌入训练‌
   数字索引通过Embedding层映射为稠密向量，捕捉语义关系78。

‌总结‌：字符到数字的映射是NLP数据预处理的核心步骤，实现了文本的标准化、数值化和批量化处理，为后续模型计算奠定基础