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在使用 Spacy、Bert 或其他高级 NLP 模型来获取文本的向量嵌入时，文本分类是否需要去除停用词、词干提取和词形还原？

text="婚礼上的食物非常好吃"

1.自从 Spacy 以来，Bert 在巨大的原始数据集上进行了训练，在使用 bert/spacy 生成嵌入文本分类任务之前，对这些文本应用停用词去除、词干提取和词形还原有什么好处吗？

2.当我们使用countvectorizer，tfidf vectorizer来获得句子的嵌入时，我可以理解停用词去除，词干和词形还原会很好。

字节码直接由python虚拟机执行还是转换为机器码由python虚拟机执行？

python 文档字节码状态如下\n \n这个 \xe2\x80\x9c 中间语言\xe2\x80\x9d 据说在执行与每个字节码对应的机器代码的虚拟机上运行。

我阅读了 stackoverflow 中与 PVM 相关的所有问题，字节码 python 代码执行的最后一部分没有被任何人解释清楚

以下 2 个流程中哪一个是正确的？

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1. 字节码由VM转换为机器码，VM执行机器码？CPU 做了什么，那么它是否空闲？

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2. 字节码由VM转换为机器码，VM将机器码发送给CPU执行？

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