第二章：文本预处理

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第二章：文本预处理第二章：文本预处理原始的文本数据通常包含大量的噪声、不一致性和冗余信息。这些原始数据无法直接用于机器学习或深度学习模型，因为模型需要结构化、规范化的数值输入。文本预处理是自然语言处理（NLP）流程中的关键第一步，其目标是将原始文本转化为更干净、更易于处理、更适合模型输入的格式。有效的文本预处理能够显著提高后续特征提取、模型训练以及最终任务（如文本分类、情感分析、机器翻译等）的性能和效率。本章将深入探讨文本预处理的几个核心步骤。 2.1 文本清洗与规范化文本清洗与规范化是预处理的起始阶段，旨在去除文本中的无关信息并统一文本的表示形式。