自然语言处理入门：探索文本数据的奥秘与应用

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中一门重要的技术，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。随着人们对大数据的日益关注，NLP在各个领域的应用也变得越来越广泛。本文将介绍NLP的基本概念和常见任务，并提供相应的源代码示例，帮助读者初步了解和实践NLP技术。

1. 文本预处理
   在进行NLP任务之前，通常需要对原始文本进行预处理。预处理的目标是清理文本数据，使其更适合后续的分析和建模。以下是常见的文本预处理步骤：

（1）文本清洗：去除文本中的特殊字符、标点符号和HTML标签等无关信息。
（2）分词：将文本划分为单词或词组，便于后续处理。
（3）停用词去除：去除常见的无实际含义的词语，如“的”、“是”、“在”等。
（4）词干提取或词形还原：将单词还原为其基本形式，以减少词汇的多样性。
（5）构建词汇表：将文本中的单词映射到唯一的整数标识符，方便后续的向量化表示。

以下是一个示例代码，展示如何进行文本预处理：

import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords