為了準備 100 萬個用於 Word2Vec 嵌入的句子（例如：「The quck BROWN FOX jumps over the lazy dog」），應該應用哪些操作來一致地清理和準備文本？（選擇三項）

為了準備 Word2Vec 嵌入，文本清理和準備至關重要。將所有字元轉換為小寫（正規化）可確保「The」和「the」被視為相同的單詞，減少詞彙量並提高模型的一致性。移除停用詞（如「the」、「is」、「a」）有助於模型專注於具有更多語義內容的單詞，因為這些詞通常不提供太多上下文資訊。將句子標記化為單獨的單詞是 Word2Vec 的基本步驟，它將文本分解為模型可以處理的最小單位。詞性標註和拼寫錯誤修正雖然有益於某些 NLP 任務，但對於 Word2Vec 嵌入來說並非必要或標準步驟。One-hot 編碼不適用於 Word2Vec，因為 Word2Vec 的目標是學習單詞的密集向量表示，而不是稀疏的 One-hot 向量。