NLP预处理包括文本清洗、标记化、规范化和向量化。文本清洗去除噪声，标记化划分单词，规范化统一格式，向量化转为数值向量。本文提供了Python代码示例，如使用正则表达式清洗，NLTK进行标记化和规范化，Scikit-learn实现词袋模型向量化。
在自然语言处理（NLP）任务中，预处理是一个至关重要的步骤，它涉及对原始文本进行清洗、标记化、规范化和向量化等操作，以便更好地应用于后续的NLP任务。本文将介绍NLP预处理的几个关键步骤，并提供相应的源代码示例。
- 文本清洗
文本清洗是预处理的第一步，旨在去除文本中的噪声和不必要的信息。这包括去除标点符号、特殊字符、HTML标签、数字和其他非字母字符等。下面是一个使用Python正则表达式清洗文本的示例代码：
import re
def clean_text(text):
# 去除标点符号和特殊字符
text = re.sub(
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