序列填充（Sequence Padding）是自然语言处理（NLP）和机器学习领域中常见的一种技术，特别是在处理序列数据时，如文本、时间序列等。具体来说，序列填充是指在序列数据长度不一致的情况下，通过添加额外的元素（通常是特殊的填充符号，如`
以下是序列填充的一些主要用途：
1. 数据标准化：由于模型通常需要固定长度的输入，序列填充可以将不同长度的序列转换为相同长度，从而便于模型训练。
2. 处理不同长度的文本：在处理文本数据时，不同的句子长度可能差异很大，序列填充可以帮助统一文本的长度。
3. 提高模型性能：一些模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），在处理固定长度输入时性能更佳，因此序列填充可以提高这些模型的性能。
序列填充主要有以下几种方法：
前填充（Pre-padding）：在序列前面填充元素，直到所有序列长度一致。
后填充（Post-padding）：在序列后面填充元素，直到所有序列长度一致。
动态填充：在序列后面填充元素，直到达到一个预设的最大长度。
在实现序列填充时，通常需要定义一个特殊的填充符号，如`
