diff --git a/Book/2.处理文本数据.md b/Book/2.处理文本数据.md
index 8eb8edc..666bfba 100644
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> [!TIP]
>
-> 个人思考：这里聊一下检索增强技术（RAG），目前已经广泛应用于特定领域的知识问答场景。尽管GPT在文本生成任务重表现强大，但它们依赖的是预训练的知识，这以为着它们的回答依赖于模型在预训练阶段学习到的信息。这就导致了几个问题：
+> **个人思考：** 这里聊一下检索增强技术（RAG），目前已经广泛应用于特定领域的知识问答场景。尽管GPT在文本生成任务重表现强大，但它们依赖的是预训练的知识，这以为着它们的回答依赖于模型在预训练阶段学习到的信息。这就导致了几个问题：
>
> + **知识的有效性：** 模型的知识基于它的预训练数据，因此无法获取最新的信息。比如，GPT-3 的知识截止到 2021 年，无法回答最新的事件或发展。
> + **模型大小的限制：** 即使是大型模型，所能存储和运用的知识也是有限的。如果任务涉及特定领域（如医学、法律、科学研究），模型在预训练阶段可能没有涵盖足够的信息。
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本章接下来的部分将系统地介绍准备 LLM 使用的嵌入所需的步骤，这些步骤包括将文本拆分为单词、将单词转换为token，以及将token转化为嵌入向量。
-
+
## 2.2 文本分词
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-我们即将用于 LLM 训练的文本数据集是一部由 Edith Wharton 创作的短篇小说《判决》，该作品已在网上公开，因此允许用于 LLM 训练任务。该文本可在 Wikisource 上找到，网址是 https://en.wikisource.org/wiki/The_Verdict，您可以将其复制并粘贴到文本文件中。我已将其复制到名为 "the-verdict.txt" 的文本文件中，以便使用 Python 的标准文件读取工具进行加载。
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-`#000051 Listing 2.1 Reading in a short story as text sample into Python`
+我们即将用于 LLM 训练的文本数据集是一部由 Edith Wharton 创作的短篇小说《判决》，该作品已在网上公开，因此允许用于 LLM 训练任务。该文本可在 Wikisource 上找到，网址是 [https://en.wikisource.org/wiki/The_Verdict](https://en.wikisource.org/wiki/The_Verdict)，您可以将其复制并粘贴到文本文件中。我已将其复制到名为 "the-verdict.txt" 的文本文件中，以便使用 Python 的标准文件读取工具进行加载。
```python
# Listing 2.1 Reading in a short story as text sample into Python
@@ -85,5 +83,238 @@ print("Total number of character:", len(raw_text))
print(raw_text[:99])
```
+另外，您可以在本书的 GitHub 仓库中找到名为 "the-verdict.txt" 的文件，网址是 [https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch02/01_main-chapter-code](https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main/ch02/01_main-chapter-code)
+便于演示的目的，print命令输出文件的总字符数以及前100个字符。
+
+```
+Total number of character: 20479
+I HAD always thought Jack Gisburn rather a cheap genius--though a good fellow enough--so
+it was no
+```
+
+我们的目标是将这篇 20,479 个字符的短篇小说拆分为单词和特殊字符，然后在接下来的章节中将这些token转换为 LLM 训练所需的嵌入。
+
+> [!NOTE]
+>
+> **样本规模**
+>
+> 请注意，在处理 LLM 时，通常会处理数百万篇文章和数十万本书——也就是几 GB 的文本。然而，为了教学目的，使用像单本书这样的小文本样本就足够了，这样可以阐明文本处理步骤的主要思想，并能够在消费级硬件上合理地运行。
+
+要如何做才能最好地拆分这段文本以获得token列表呢？为此，我们来进行一个小小的探讨，使用 Python 的正则表达式库 re 进行说明。（请注意，您不需要学习或记住任何正则表达式语法，因为在本章后面我们将使用一个预构建的分词器。）
+
+使用一些简单的示例文本，我们可以使用 re.split 命令，按照以下语法拆分文本中的空白字符：
+
+```python
+import re
+text = "Hello, world. This, is a test."
+result = re.split(r'(\s)', text)
+print(result)
+```
+
+执行结果是一个包含单词、空白和标点符号的列表：
+
+```
+['Hello,', ' ', 'world.', ' ', 'This,', ' ', 'is', ' ', 'a', ' ', 'test.']
+```
+
+请注意，上述简单的分词方案仅仅用于将示例文本拆分为单个单词，然而有些单词仍然与我们希望单独列出的标点符号相连。我们也无需将所有文本转换为小写字母，因为大写字母有助于 LLM 区分专有名词和普通名词，理解句子结构，并学习生成正确的大写文本。
+
+让我们修改正则表达式，将空白字符（\s）、逗号和句点（[,.]）单独拆分出来：
+
+```python
+result = re.split(r'([,.]|\s)', text)
+print(result)
+```
+
+我们可以看到，单词和标点符号现在已经成为单独一项，跟我们预期一致：
+
+```
+['Hello', ',', '', ' ', 'world', '.', '', ' ', 'This', ',', '', ' ', 'is', ' ', 'a', ' ', 'test', '.', '']
+```
+
+一个剩余的小问题是列表仍然包含空白字符。我们可以安全地按如下方式删除这些多余的字符：
+
+```python
+result = [item for item in result if item.strip()]
+print(result)
+```
+
+```
+['Hello', ',', 'world', '.', 'This', ',', 'is', 'a', 'test', '.']
+```
+
+> [!NOTE]
+>
+> **关于是否删除空白字符的探讨**
+>
+> 在开发一个简单的分词器时，是否将空白字符编码为单独的字符，或者直接将其删除，取决于我们的应用和需求。删除空白字符可以减少内存和计算资源的消耗。然而，如果我们训练的模型对文本的确切结构敏感（例如，Python 代码对缩进和空格非常敏感），那么保留空白字符就很有用。在这里，为了简化和缩短分词化输出，我们选择删除空白字符。稍后，我们将切换到一个包含空白字符的分词化方案。
+
+我们上面设计的分词方案在简单的示例文本中表现良好。让我们进一步修改它，使其能够处理其他类型的标点符号，如问号、引号，以及在 Edith Wharton 短篇小说的前 100 个字符中看到的双破折号，还有其他特殊字符：
+
+```python
+text = "Hello, world. Is this-- a test?"
+result = re.split(r'([,.:;?_!"()\']|--|\s)', text)
+result = [item.strip() for item in result if item.strip()]
+print(result)
+```
+
+执行后输出如下：
+
+```
+['Hello', ',', 'world', '.', 'Is', 'this', '--', 'a', 'test', '?']
+```
+
+如图 2.5 所示，我们的分词方案现在能够成功处理文本中的各种特殊字符。
+
+
+
+现在我们已经有了一个基本的分词器，接下来让我们将其应用于艾迪丝·沃顿的整篇短篇小说：
+
+```python
+preprocessed = re.split(r'([,.:;?_!"()\']|--|\s)', raw_text)
+preprocessed = [item.strip() for item in preprocessed if item.strip()]
+print(len(preprocessed))
+```
+
+上述代码的输出是4690，这是小说的token数量（不包含空白字符）。
+
+让我们检查一下前30个token：
+
+```python
+print(preprocessed[:30])
+```
+
+生成的输出显示，我们的分词器似乎很好地处理了文本，因为所有单词和特殊字符都被很好地分开了：
+
+```
+['I', 'HAD', 'always', 'thought', 'Jack', 'Gisburn', 'rather', 'a', 'cheap', 'genius', '--', 'though', 'a', 'good', 'fellow', 'enough', '--', 'so', 'it', 'was', 'no', 'great', 'surprise', 'to', 'me', 'to', 'hear', 'that', ',', 'in']
+```
+
+
+
+## 2.3 将 tokens 转换为token IDs
+
+在前一章节中，我们将艾迪丝·华顿的短篇小说分词为单独的token。在本节中，我们将把这些token从字符串转换为整形，以生成所谓的token ID。这一步是将token ID 转换为嵌入向量的中间步骤。
+
+为了将先前生成的token映射到token ID，我们首先需要构建一个词汇表。这个词汇表定义了每个独特单词和特殊字符与唯一整数的映射，如图 2.6 所示。
+
+
+
+在前一章节中，我们将艾迪丝·华顿的短篇小说进行分词，并将其存储在名为 preprocessed 的 Python 变量中。现在，让我们创建一个包含所有唯一token的列表，并按字母顺序对其进行排序，以确定词汇表的大小：
+
+```python
+all_words = sorted(set(preprocessed))
+vocab_size = len(all_words)
+print(vocab_size)
+```
+
+在通过上述代码确定词汇表的大小为 1,130 后，我们通过以下代码创建词汇表并打印其前 51 个条目以便于说明：
+
+```python
+vocab = {token:integer for integer,token in enumerate(all_words)}
+for i, item in enumerate(vocab.items()):
+ print(item)
+ if i > 50:
+ break
+```
+
+输出如下：
+
+```
+('!', 0)
+('"', 1)
+("'", 2)
+...
+('Her', 49)
+('Hermia', 50)
+```
+
+根据输出可知，词汇表包含了与唯一整数标签相关联的单个token。我们接下来的目标是利用这个词汇表，将新文本转换为token ID，如图 2.7 所示。
+
+
+
+在本书后面，当我们想将 LLM 的输出从数字转换回文本时，我们还需要一种将token ID 转换为文本的方法。为此，我们可以创建一个词汇表的反向版本，将token ID 映射回相应的文本token。
+
+让我们在 Python 中实现一个完整的分词器类，其中包含一个 encode 方法，该方法将文本拆分为token，并通过词汇表进行token字符串到整数（token ID）的映射，以通过词汇表生成token ID。此外，我们还将实现一个 decode 方法，该方法进行整数到字符串的反向映射，将token ID 转换回文本。
+
+该分词器的代码实现如下:
+
+```python
+# Listing 2.3 Implementing a simple text tokenizer
+class SimpleTokenizerV1:
+ def __init__(self, vocab):
+ self.str_to_int = vocab #A
+ self.int_to_str = {i:s for s,i in vocab.items()} #B
+
+ def encode(self, text): #C
+ preprocessed = re.split(r'([,.?_!"()\']|--|\s)', text)
+ preprocessed = [item.strip() for item in preprocessed if item.strip()]
+ ids = [self.str_to_int[s] for s in preprocessed]
+ return ids
+
+ def decode(self, ids): #D
+ text = " ".join([self.int_to_str[i] for i in ids])
+
+ text = re.sub(r'\s+([,.?!"()\'])', r'\1', text) #E
+ return text
+
+
+#A 将词汇表作为类属性存储，以方便在 encode 和 decode 方法中访问
+#B 创建一个反向词汇表，将token ID 映射回原始的文本token
+#C 将输入文本转换为token ID
+#D 将token ID 还原为文本
+#E 在指定的标点符号前去掉空格
+```
+
+使用上述的 SimpleTokenizerV1 Python 类，我们现在可以使用现有的词汇表实例化新的分词器对象，并利用这些对象对文本进行编码和解码，如图 2.8 所示。
+
+
+
+让我们通过 SimpleTokenizerV1 类实例化一个新的分词器对象，并对艾迪丝·华顿的短篇小说中的一段文本进行分词，以便在实践中进行尝试：
+
+```python
+tokenizer = SimpleTokenizerV1(vocab)
+text = """"It's the last he painted, you know," Mrs. Gisburn said with pardonable pride."""
+ids = tokenizer.encode(text)
+print(ids)
+```
+
+上面的代码打印出以下token ID：
+
+下来，让我们看看能否通过 decode 方法将这些token ID 转换回文本：
+
+```python
+print(tokenizer.decode(ids))
+```
+
+输出如下：
+
+```
+'" It\' s the last he painted, you know," Mrs. Gisburn said with pardonable pride.'
+```
+
+根据以上的输出，我们可以看到 decode 方法成功将token ID 转换回了原始文本。
+
+到目前为止，一切都很顺利。我们实现了一个分词器，能够根据训练集中的片段对文本进行分词和去分词。现在让我们将其应用于训练集中未包含的新文本样本：
+
+```python
+text = "Hello, do you like tea?"
+print(tokenizer.encode(text))
+```
+
+执行上述代码将导致以下错误：
+
+```
+...
+KeyError: 'Hello'
+```
+
+问题在于短篇小说《裁决》中没有使用“Hello”这个词。因此，它不包含在词汇中。这突显了在处理大型语言模型时，需要考虑大型和多样化的训练集以扩展词汇的必要性。
+
+在下一节中，我们将进一步测试分词器在包含未知词汇的文本上的表现，并且我们还将讨论可以用于在训练期间为LLM提供更多上下文的额外特殊tokens。
+
+
+
+## 2.4 添加特殊上下文tokens
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index 0000000..abbe618
Binary files /dev/null and b/Image/chapter2/figure2.5.png differ
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index 0000000..00e037b
Binary files /dev/null and b/Image/chapter2/figure2.6.png differ
diff --git a/Image/chapter2/figure2.7.png b/Image/chapter2/figure2.7.png
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index 0000000..59fb5de
Binary files /dev/null and b/Image/chapter2/figure2.7.png differ
diff --git a/Image/chapter2/figure2.8.png b/Image/chapter2/figure2.8.png
new file mode 100644
index 0000000..facaa2b
Binary files /dev/null and b/Image/chapter2/figure2.8.png differ
diff --git a/Image/image2.8.png b/Image/image2.8.png
new file mode 100644
index 0000000..e1ffee2
Binary files /dev/null and b/Image/image2.8.png differ