我们拿到的数据是微博上的一条条推文（公开数据），内容有汉字有数字也有各种特殊符号，目标呢，是做成一个词典，方便后续进行one-hot编码，然后计算word_embedding。
1. 只保留中文字符、分词
2. 给词典中每个词one-hot编码，返回一个字典，格式：{词: one-hot编码}
词典中：
one-hot后：
然后把每个词通过torch.nn.Embedding转换成设定维度的词向量
我们拿到的数据是微博上的一条条推文（公开数据），内容有汉字有数字也有各种特殊符号，目标呢，是做成一个词典，方便后续进行one-hot编码，然后计算word_embedding。
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2. 给词典中每个词one-hot编码，返回一个字典，格式：{词: one-hot编码}
词典中：
one-hot后：
然后把每个词通过torch.nn.Embedding转换成设定维度的词向量
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