数据预处理是自然语言处理（NLP）中非常重要的一步，它直接影响到后续模型训练和预测的效果。以下是一些常见的数据预处理方法：

1. 清洗文本数据

  • 移除无关字符
  • 去除停用词
  • 转换为小写
  • 分词

2. 文本向量化

  • 词袋模型
  • TF-IDF
  • Word2Vec

3. 特征工程

  • 提取文本中的关键信息
  • 构建词嵌入
  • 特征选择

更多关于数据预处理的详细内容，可以参考本站的数据预处理高级教程。

数据预处理流程图