文本预处理是自然语言处理（NLP）中的基础且关键步骤，它将原始的非结构化文本数据转化为适合机器学习模型处理的格式。
本文将系统介绍文本预处理的三大核心环节：文本清洗、分词和词性标注。
文本清洗：净化原始文本数据
文本清洗是预处理的第一步，目的是去除文本中的噪声数据，提高后续处理的准确性。
编码格式处理
不同来源的文本可能采用不同的编码格式（如UTF-8、GBK、ASCII等），统一编码是首要任务：
实例
常见编码问题解决方案：
特殊字符处理
不同场景下需要处理不同类型的特殊字符：
噪声数据去除
根据具体任务需求，可能需要：
分词（Tokenization）：将文本分解为基本单元
分词是将连续文本分割成有意义的语言单元（token）的过程，不同语言需要不同的分词方法。
英文分词方法
英文分词相对简单，主要基于空格和标点分割：
英文分词注意事项：
中文分词技术
中文没有明显的词边界，分词更为复杂。主要方法包括：
子词分词（Subword Tokenization）
解决罕见词和词表膨胀问题，常用方法：
常用分词工具对比
词性标注：理解词语的语法角色
词性标注（Part-of-Speech Tagging）是为分词结果中的每个词语标注其词性类别的过程。
词性标注的概念
词性标注有助于：
常见词性体系
不同语言和工具使用不同的词性标注体系：
英文常用Penn Treebank标签集（部分）：
中文常用ICTCLAS标签集（部分）：
自动词性标注方法
词性标注的评估指标：
实践建议
