学習データを用意するにはどうしたらいいとおもう？
学習データを用意するためには、以下の手順を実行できます。
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データの収集: 学習に適したデータを収集します。製品特徴の場合、製品の特徴や説明などのデータを集めることが重要です。ウェブサイト、製品カタログ、レビューサイトなどからデータを収集することができます。
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データの前処理: 収集したデータを前処理して整形します。テキストデータの場合、文章をトークン化し、不要な文字を削除したり、大文字を小文字に変換したりするなどの処理を行います。
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トークン化とシーケンス化: 前処理されたテキストデータをトークン化し、単語を数値に変換します。これにより、機械学習モデルが理解できる形式にデータを変換します。
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パディング: シーケンスの長さを揃えるために、必要に応じてパディングを行います。すべてのシーケンスが同じ長さになるようにします。
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モデルへの入力データの準備: トークン化されたデータをモデルに入力するために、適切な形式にデータを変換します。通常、トレーニングデータとテストデータに分割し、それぞれのデータを特徴量（入力）とラベル（正解）に分けます。
以上の手順を実行することで、学習データを用意することができます。その後、このデータを使用して機械学習モデルをトレーニングし、製品特徴の自動生成などのタスクを実行することができます。