数据预处理是自然语言处理（NLP）领域中至关重要的一步，它涉及将原始文本数据转换为适合模型训练的形式。以下是一些常见的数据预处理步骤：
1. 清洗文本数据
- 去除无用字符：如标点符号、特殊字符等。
- 去除停用词：如“的”、“是”、“在”等。
- 词干提取或词形还原：将单词还原为基本形式，如将“running”还原为“run”。
2. 文本分词
- 将文本分割成单词或短语，以便后续处理。
3. 标准化文本
- 大小写转换：将所有文本转换为小写或大写。
- 数字替换：将数字替换为特定的标记或保留原样。
4. 特征提取
- 从文本中提取有用的信息，如词频、TF-IDF等。
5. 数据标注
- 为数据添加标签，以便进行监督学习。
数据预处理流程图
更多关于数据预处理的详细教程，请访问数据预处理教程。