数据预处理是自然语言处理（NLP）中至关重要的一步。它涉及对原始文本数据的清洗、转换和格式化，以便于模型理解和分析。以下是一些常见的数据预处理步骤：

1. 清洗数据

  • 去除无用字符
  • 去除停用词
  • 去除重复数据

2. 分词

将文本分割成有意义的单元，如单词或短语。

3. 标准化

  • 转换为小写
  • 数字转换为文本
  • 标点符号处理

4. 词性标注

为每个单词分配一个词性，如名词、动词、形容词等。

数据预处理流程图

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注意：数据预处理过程中应避免涉黄、涉政等敏感内容，确保数据处理的合规性。