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               在处理 tokenization 时出现 NaN (Not a Number) 的情况可 
              
                    
                  
              
                  
               
                  
              
                    在处理 tokenization 时出现 NaN (Not a Number) 的情况可能会让人感到困惑。这通常是由于输入数据中存在问题，比如空值、无效字符或其他不符合预期的情况。以下是一些处理 NaN 的方法和步骤：

1. 检查输入数据
首先，仔细检查您提供给 tokenization 阶段的输入数据。确保所有文本都是有效的字符串，没有空值或 None。可以打印数据样本以确认。

2. 数据预处理
在对文本进行 tokenization 之前，可以先进行一些预处理。去掉多余的空白字符、特殊字符或其他可能导致问题的元素。这一步可以使用 Python 中的字符串操作方法：
例如：
pre
def clean_text(text):
    if text is None:
        return 在处理 tokenization 时出现 NaN (Not a Number) 的情况可能会让人感到困惑。这通常是由于输入数据中存在问题，比如空值、无效字符或其他不符合预期的情况。以下是一些处理 NaN 的方法和步骤：

1. 检查输入数据
首先，仔细检查您提供给 tokenization 阶段的输入数据。确保所有文本都是有效的字符串，没有空值或 None。可以打印数据样本以确认。

2. 数据预处理
在对文本进行 tokenization 之前，可以先进行一些预处理。去掉多余的空白字符、特殊字符或其他可能导致问题的元素。这一步可以使用 Python 中的字符串操作方法：
例如：
pre
def clean_text(text):
    if text is None:
        return