在处理自然语言处理（NLP）任务时，输入一句话通常需要经过以下步骤：
1. 分词（Tokenization）：
首先，输入的句子需要被分词，即将句子拆分成更小的单元，这些单元可以是单词、字符或者其他语言单位。分词是处理自然语言的第一步，因为大多数模型都是基于离散的词或字符进行操作的。
2. 词嵌入（Embedding）：
分词之后，每个词或字符会被转换成词嵌入（Word Embedding）。词嵌入是将离散的词或字符映射到连续的向量空间中的一种表示方法。这些向量能够捕捉词的语义信息，并且通常通过预训练模型（如Word2Vec、GloVe或BERT等）来获得。
3. 位置编码（Positional Encoding）：
对于Transformer模型，由于其自注意力机制无法捕捉序列中元素的顺序信息，因此需要添加位置编码。位置编码是一种向量，它与词嵌入相加，以提供序列中每个元素的位置信息。
4. 序列化（序列化处理）：
在某些情况下，如果输入序列超过了模型的最大长度限制，可能还需要进行序列化处理，如截断或填充。
5. 模型处理：
经过上述步骤处理后，得到的序列化、嵌入化和编码后的输入数据就可以被送入模型进行进一步的处理和学习了。
因此，当输入一句话时，通常是先进行分词，然后计算词嵌入，最后将分词后的词嵌入与位置编码相结合，形成模型的输入。这个过程使得模型能够理解句子的结构和语义信息，并在此基础上进行各种NLP任务。