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在《真小叮当深度学习：自然语言处理（一）》中，大家应该已经对自然语言处理有了初步的认识。今天，小叮当将继续为大家介绍自然语言处理中的文本处理流程。

在自然语言处理的过程中，计算机并不会直接理解我们输入的文字，它只能识别0和1这样的二进制代码。

因此，要让计算机能够处理文本，我们必须先将文本信息转换成计算机能理解的形式。

那么，怎样才能将文本信息转换成计算机可以识别的形式呢？通常我们会经历以下几个步骤：预处理、分词、特征化，然后通过机器学习或深度学习等技术进一步处理计算机识别出来的文本信息。

• （1）预处理

在实际应用中，文本信息往往包含标点符号和特殊字符。虽然这些元素在某些情况下是有用的，但它们有时也会干扰文本处理的效果。因此，预处理的主要目的是去除这些不必要的元素，这也被称作“数据清洗”。

• （2）分词

分词是将经过预处理的文本按照词语单位进行拆分的过程。这样做可以让计算机按照不同的词来分配存储空间，从而更有效地识别不同的词汇。

• （3）特征化

特征化是指将文本中的各个词转换成计算机能够识别的数字形式，这一过程通常被称为向量化。计算机会根据特定的算法将每个词映射到一个对应的数字，以便后续处理。

• （4）机器学习

在文本处理过程中，机器学习常用于对文本进行分类。例如，通过对电商评论进行情感分析，判断评论是正面还是负面；或者通过分析邮件内容来判断其是否为垃圾邮件。简而言之，当我们已经有了特征化后的数据x1、x2及其对应的标签y1、y2时，我们可以利用机器学习预测新数据x3的标签y3。

以上就是文本处理的基本流程。接下来的每一步是如何具体实现的呢？让我们留到下次继续探讨吧。