自然语言处理（NLP）中的预处理是至关重要的步骤，它涉及到将原始文本数据转换为机器学习模型可以理解的格式。以下是一些常见的预处理任务：

  • 分词（Tokenization）：将文本分割成单词或子词。
  • 去除停用词（Stopword Removal）：移除无意义的常见词，如“的”、“is”、“the”等。
  • 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：标记每个单词的词性，如名词、动词、形容词等。
  • 词干提取（Stemming）或词形还原（Lemmatization）：将单词还原到基本形式。

分词示例

from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "Natural language processing is very important."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

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NLP Preprocessing

以上就是自然语言处理中的预处理概述。如果你想要了解更多关于NLP的知识，可以访问我们的自然语言处理教程首页。