自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，它专注于计算机与人类语言之间的交互。NLP结合了计算语言学、统计学、机器学习和深度学习模型，使计算机能够理解语言。NLP帮助计算机从文本数据中提取有用信息。NLP的一些实际应用包括语音识别、情感分析、自然语言生成和词性标注。
文本预处理是NLP中的一个重要任务，它涉及到对原始文本数据的清洗和格式化，以便为进一步的分析和处理做好准备。未经预处理的文本数据可能包含不需要或不重要的文本，这可能会影响结果的准确性，并使理解和分析变得困难。
例如，从Twitter抓取的推文可能包含多余的字符和表情符号，这些在某些情况下可能对分析结果产生影响。预处理可以帮助从数据中移除所有不重要的内容，使数据准备好进行进一步的处理。
有几个Python库可以用于文本预处理，包括：
sklearn.feature_extraction.text模块中的CountVectorizer()，它包括文本预处理、分词和停用词过滤。
import gensim
from gensim import utils
import gensim.parsing.preprocessing as gp
s = "I am wayyyy too lazyyy!!! Never got out of bed for the whole 2 days. #lazy_days"
# 将字符串转换为unicode
s = utils.to_unicode(s)
# 将所有大写字母转换为小写
s = s.lower()
# 移除标签和标点符号
s = gp.strip_punctuation(s)
s = gp.strip_tags(s)
# 移除数字
s = gp.strip_numeric(s)
# 移除多余的空格
s = gp.strip_multiple_whitespaces(s)
# 移除停用词
s = gp.remove_stopwords(s)
# 词干提取
s = gp.stem_text(s)