清理用于自然语言处理（NLP）的文本数据涉及通过去除噪音和标准化格式来准备原始文本进行分析。该过程通常从基本的规范化开始。将所有文本转换为小写以确保一致性，否则“Apple”和“apple”将被视为不同的词元。使用正则表达式去除 HTML 标签、URL 和特殊字符——例如，re.sub(r'<.*?>', '', text) 会去除 HTML。根据任务，清除多余的空格并处理标点符号：要么去除它们（例如逗号、引号），要么用空格替换它们。例如，在情感分析中，感叹号可能很有意义，但在主题建模中可能无关紧要。
接下来，通过分词将文本分解为可管理的单元。使用 NLTK 的 word_tokenize() 或 spaCy 的语言模型将句子分割成单词或子词。如果停用词（例如“the”或“and”等常用词）对您的任务价值不大，则将其删除，但要小心——某些语境需要它们（例如，情感分析中的“not”）。应用词干提取或词形还原将单词还原为它们的词根形式。例如，“running”通过词形还原变成“run”，而词干提取可能会将其截断为“runn”。NLTK 的 PorterStemmer 或 spaCy 的词形还原等库可以自动化此过程。使用预定义的字典或 textblob 等工具处理拼写错误或俚语进行更正，尽管这可能容易出错且需要进行领域特定的调整。
最后，处理高级问题，如数字数据、缩写和领域特定噪音。用占位符替换数字（例如，“123”变成 <NUM>）或在它们无关时删除它们。使用 contractions 等库将缩写词（如“don’t”）扩展为“do not”。对于社交媒体或非正式文本，标准化表情符号（例如，将“😊”转换为“happy_face”）和标签（将“#NLPExample”分割为“nlp example”）。对领域特定术语使用自定义规则——例如，用完整术语替换医学缩写。通过测试中间输出并根据任务调整步骤来验证您的流程。例如，聊天机器人可能优先保留表情符号，而法律文档分析器可能侧重于保留精确的标点符号。根据清理后的数据在您的 NLP 模型中的表现进行迭代和优化。