短文本预处理

短文本预处理是自然语言处理中的一个重要步骤，主要目的是将原始文本转化为可以被机器学习模型理解和处理的形式。这个过程通常包括去除停用词、标点符号和数字，进行词干化或词性还原，以及将文本转化为向量形式等。预处理的目的是减少噪声，提取关键信息，提高模型的性能和准确性。此外，预处理还可以帮助我们更好地理解文本数据的特性，例如词汇的分布、主题的相关性等。总的来说，短文本预处理是自然语言处理的基础，对于后续的文本分析和建模具有重要的影响。