在Torch中，文本處理技術主要涉及以下幾個方面：
分詞：將文本按照一定規則進行分割，得到單詞或詞組。Torch中常用的分詞工具包括torchtext和nltk等。
文本向量化：將文本轉換為向量表示，以便于機器學習算法處理。常見的文本向量化方法包括詞袋模型、TF-IDF模型、Word2Vec模型等。
詞嵌入：將單詞映射到低維度的實數向量空間中，以便于計算機進行處理。Torch中常用的詞嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。
文本分類：將文本分為不同的類別。在Torch中，可以使用深度學習模型（如卷積神經網絡、循環神經網絡或Transformer模型）進行文本分類。
語言模型：用于生成連續文本的模型。在Torch中，可以使用循環神經網絡、Transformer或GPT等模型構建語言模型。
文本生成：根據給定的輸入文本，生成新的文本。在Torch中，可以使用循環神經網絡、Transformer或GAN等模型進行文本生成。
這些技術在自然語言處理領域都有廣泛的應用，可以幫助實現文本的預處理、特征提取、分類、生成等任務。
