文本预处理是NLP的基础步骤，它将原始文本转换为适合机器学习模型的干净、结构化的格式。它通常从基本的清洁开始，例如删除特殊字符，标点符号和额外的空格。接下来，标记化将文本分成更小的单元，例如单词或子单词，以准备分析。例如，句子 “猫爱睡觉!” 可以被标记为 [“猫”，“爱”，“睡觉”，“!”]。
在标记化之后，附加步骤包括将文本转换为小写以实现一致性，移除停止词以减少噪声，以及将词标准化为其基本形式 (例如，“运行” → “运行”)。根据应用程序的不同，预处理还可能涉及处理数字，缩写或缩写，例如将 “won't” 转换为 “won not”。在多语言或专用任务中，文本规范化会调整文本以保持一致性，例如统一方言之间的拼写或处理非标准字符。
诸如子字标记化 (例如，字节对编码) 的高级预处理技术在像BERT和GPT的现代NLP模型中是常见的。NLTK，spaCy和Hugging Face Transformers等工具可自动执行许多预处理步骤，从而确保效率和可重复性。有效的预处理通过确保更清洁和更相关的输入来提高模型精度。