文本预处理是自然语言处理（NLP）的基础步骤，旨在将原始文本转化为适合模型处理的格式。以下是核心流程与工具推荐：

1. 文本清洗 🧹

  • 步骤：
    • 移除标点符号 !@#$%^&*()
    • 处理特殊字符（如 HTML 标签、表情符号）
    • 去除空白字符（换行符、多余空格）
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    文本清洗流程

2. 分词 📐

  • 工具：
    • 中文：jieba、HanLP
    • 英文：NLTK、spaCy
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    分词工具

3. 词干提取/词形还原 🧠

  • 方法：
    • 英文：PorterStemmer、SnowballStemmer
    • 中文：基于规则或深度学习模型
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    词干提取

4. 去除停用词 🚫

  • 常见停用词：
    • 中文：的、是、在、有
    • 英文：the, is, at, on
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    停用词过滤

5. 文本标准化 📚

  • 操作：
    • 统一大小写（如 lower()）
    • 合并分词结果
    • 添加图片：
    文本标准化

进一步学习：/[nlp_tutorials/tokenization]