在Torch中，文本处理技术主要涉及以下几个方面：
分词：将文本按照一定规则进行分割，得到单词或词组。Torch中常用的分词工具包括torchtext和nltk等。
文本向量化：将文本转换为向量表示，以便于机器学习算法处理。常见的文本向量化方法包括词袋模型、TF-IDF模型、Word2Vec模型等。
词嵌入：将单词映射到低维度的实数向量空间中，以便于计算机进行处理。Torch中常用的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。
文本分类：将文本分为不同的类别。在Torch中，可以使用深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络或Transformer模型）进行文本分类。
语言模型：用于生成连续文本的模型。在Torch中，可以使用循环神经网络、Transformer或GPT等模型构建语言模型。
文本生成：根据给定的输入文本，生成新的文本。在Torch中，可以使用循环神经网络、Transformer或GAN等模型进行文本生成。
这些技术在自然语言处理领域都有广泛的应用，可以帮助实现文本的预处理、特征提取、分类、生成等任务。
