本文介绍了自然语言处理中数据清洗的重要步骤，包括去除HTML标签、URL和特殊字符，转换为小写，去除标点符号、数字及停用词，分词，以及词干化和词形还原。通过这些预处理，可以提升文本处理任务的性能。
数据清洗是文本预处理的第一步，主要目的是去除文本中的噪声和无关信息，使文本更加干净、规范化。数据清洗通常包括以下几个方面：
1 去除HTML标签
当我们从网页抓取文本数据时，可能会遇到包含HTML标签的文本。为了使文本更加可读，我们需要去除这些标签。可以使用Python的BeautifulSoup库来实现这一目的：
from bs4 import BeautifulSoup
html_text = "<html><head><title>Title</title></head><body><p>Some text here...</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_text, 
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