自然语言处理（NLP）预处理技术入门

自然语言处理（NLP）的预处理是构建高效模型的基础步骤，主要包含以下核心内容：

• 🧹 文本清洗
  去除标点、特殊字符和HTML标签，例如：

  import re
  text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
  

  

• 🔍 分词与词干提取
  将句子拆分为单词（分词）并还原词根（词干提取），例如：

  from nltk.stem import PorterStemmer
  ps = PorterStemmer()
  print(ps.stem("running"))
  

  

• 🚫 停用词过滤
  移除无意义词汇（如“的”“是”“在”），例如：

  from nltk.corpus import stopwords
  stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
  filtered_text = [word for word in text if word not in stop_words]
  

  

• 📊 词频统计
  通过collections.Counter分析高频词汇：

  from collections import Counter
  words = ['hello', 'world', 'hello', 'nlp']
  print(Counter(words))
  

  

如需深入学习NLP实战案例，可访问：自然语言处理入门教程 📚