NLP 中的文本预处理是将原始文本转换为适合机器学习模型的结构化格式的过程。 目标是清理和标准化文本数据，以减少噪声并突出显示有意义的模式。 此步骤至关重要，因为原始文本通常包含不一致性、不相关的信息或伪像（例如标点符号或 HTML 标签），这些都会阻碍模型性能。 通过预处理文本，开发人员可以确保算法专注于相关特征，从而改进分类、情感分析或翻译等任务。
常见的预处理步骤包括小写转换、分词、停用词删除、词干提取/词形还原以及处理特殊字符。 小写转换确保一致性——例如，将“Apple”和“apple”视为同一个词。 分词将文本分成更小的单元，如单词或句子。 在 Python 中，NLTK 或 spaCy 等库提供了处理缩略词的分词器（例如，将“don't”拆分为“do”和“n't”）。 通常会删除停用词（例如，“the”、“and”）以消除噪声，但这取决于任务——例如，保留它们可能对对话系统有用。 词干提取（将“running”减少为“run”）和词形还原（将“better”转换为“good”）将单词标准化为基本形式，从而平衡了简单性（词干提取）与语言准确性（词形还原）。 特殊字符、URL 或表情符号会根据其与任务的相关性被删除或替换。
开发人员使用 NLTK、spaCy 或 scikit-learn 等库来实现这些步骤。 例如，使用 NLTK，像“The quick brown foxes jumped!”这样的句子在经过小写转换、分词、停用词删除和词干提取后会变成 ["quick", "brown", "fox", “jump”]。 然后，向量化（例如，TF-IDF 或词嵌入）将令牌转换为数值特征。 但是，预处理的选择取决于用例：删除标点符号可能会损害分析表情符号的情感模型，而激进的词干提取可能会模糊法律文件中的上下文。 测试不同的预处理管道并验证它们对模型准确性的影响对于获得最佳结果至关重要。