NLP自然语言处理入门-- 文本预处理

在自然语言处理（NLP）中，文本预处理是一个关键的步骤。它涉及将原始文本数据转换为计算机可以理解和处理的形式。文本预处理通常包括清洗文本、分词、去除停用词、词干化和向量化等操作。在本文中，我们将详细介绍文本预处理的各个步骤，并提供相应的源代码示例。

1. 清洗文本

清洗文本是文本预处理的第一步。它主要涉及去除文本中的噪声、特殊字符和标点符号等。下面是一个清洗文本的示例代码：

import re

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符和标点符号
    text = re.sub(r"[^A-Za-z0-9(),!?\&