文本数据处理实践：NLP 中的文本预处理技术

在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域，文本数据的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、词干化、停用词去除等操作，以便为后续的文本挖掘、信息检索和机器学习任务提供高质量的输入数据。本文将介绍一些常用的文本预处理技术，并提供相应的源代码示例。

1. 清洗文本数据

清洗文本数据是文本预处理的第一步。它包括去除不必要的字符、标点符号、HTML 标签、特殊符号等，以保留有用的文本信息。下面是一个清洗文本数据的示例代码：

import re

def clean_text(text):
    # 去除 HTML 标签
    text = re.sub('<.*?>'<