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数据预处理：文本数据预处理：分词与向量化.docx

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    数据预处理：文本数据预处理：分词与向量化

    1文本数据预处理概述

    1.1文本数据的重要性

    在大数据时代，文本数据占据了信息的大部分。无论是社交媒体的帖子、新闻文章、产品评论、还是学术论文，文本数据都是理解和分析人类行为、情感、趋势和知识的关键。文本数据预处理是自然语言处理（NLP）和文本挖掘任务中的第一步，它能够将原始文本转换为机器学习算法可以理解的格式，从而提高模型的准确性和效率。

    1.2预处理的基本步骤

    文本数据预处理通常包括以下基本步骤：

    文本清洗：去除文本中的噪声，如HTML标签、特殊字符、数字、停用词等。

    分词：将文本分割成单词或短语，这是

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