文本预处理是NLP的基础步骤，它将原始文本转换为适合机器学习模型的干净、结构化的格式。它通常从基本的清洁开始，例如删除特殊字符，标点符号和额外的空格。接下来，标记化将文本分成更小的单元，例如单词或子单词，以准备分析。例如，句子 “猫爱睡觉!

基准测试工具通过生成一系列模拟真实世界应用程序典型操作的任务来模拟工作负载。这些工具旨在创建一个受控环境，使开发人员能够评估硬件或软件组件的性能。通过运行特定的工作负载，开发人员可以测量不同系统在各种条件下处理过程的能力，从而提供关于性能、

自监督学习是一种机器学习类型，它利用数据本身来生成标签，从而减轻对人工标注数据集的需求。自监督学习框架的主要组件通常包括输入数据集、代理任务、模型架构和损失函数。这些组件共同作用，帮助模型从未标记的数据中学习有用的表示。 首先，输入数据集