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cn-Book/2.处理文本数据.md

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 - [2.1 理解词嵌入](#21-理解词嵌入)
 - [2.2 文本分词](#22-文本分词)
 - [2.3 将 tokens 转换为token IDs](#23-将-tokens-转换为token-ids)
-- [2.4 添加特殊上下文tokens](#24-添加特殊上下文tokens)
+- [2.4 添加特殊上下文token](#24-添加特殊上下文token)
 - [2.5 字节对编码（Byte pair encoding）](#25-字节对编码byte-pair-encoding)
 - [2.6 使用滑动窗口进行数据采样](#26-使用滑动窗口进行数据采样)
 - [2.7 构建词嵌入层](#27-构建词嵌入层)
 - [2.8 位置编码](#28-位置编码)
-- [2.9 总结](#29-总结)
+- [2.9 本章摘要](#29-本章摘要)
 
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@@ -1039,7 +1039,7 @@ torch.Size([8, 4, 256])
 
 
 
-## 2.9 总结
+## 2.9 本章摘要
 
 + LLM 需要将文本数据转换为数值向量，这称之为嵌入，因为它们无法处理原始文本。嵌入将离散数据（如单词或图像）转化为连续的向量空间，从而使其能够与神经网络操作兼容。
 + 作为第一步，原始文本被分解为token，这些token可以是单词或字符。然后，这些token被转换为整数表示，称为token ID。