根据提供的问题描述，无法确定具体的编程语言或上下文环境。因此，无法给出特定的代码示例。但是，可以提供一般的步骤和示例代码，以解释"build_vocab()"函数通常的作用。

通常，"build_vocab()"函数用于构建词汇表（vocabulary），它是一个包含文本数据中所有唯一单词的集合。构建词汇表是自然语言处理（NLP）任务的一种常见预处理步骤，它有助于对文本进行编码和表示，以便后续的处理和分析。

下面是一个示例代码，展示了一个简单的"build_vocab()"函数的实现：

def build_vocab(text_data):
    vocab = set()
    for sentence in text_data:
        words = sentence.split()
        vocab.update(words)
    return vocab

上述代码中，"build_vocab()"函数接受一个包含文本数据的列表作为输入。它首先创建一个空的词汇表（用集合数据结构表示），然后遍历文本数据中的每个句子。对于每个句子，它将句子分割成单词，并使用"update()"方法将这些单词添加到词汇表中。最后，函数返回构建好的词汇表。

以下是一个示例用法：

text_data = ["I love NLP", "NLP is fun", "Let's learn NLP"]
vocab = build_vocab(text_data)
print(vocab)

运行上述代码，输出将是词汇表的内容：

{'love', 'I', 'is', 'Let's', 'NLP', 'fun', 'learn'}

这个词汇表包含了所有文本数据中的唯一单词。通过构建词汇表，我们可以将文本转换为数值表示，例如使用单词的索引或独热编码等方式，以便于机器学习模型的处理。