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自然语言处理的文本清理过程主要分为两个步骤：

1. 文本预处理：我们的文本大多来源于网络，主要是网页HTML格式的内容。网页中包含许多无关紧要的信息，如广告、导航栏、HTML和JavaScript代码等。这些信息可以通过合理的方法清除。如果需要提取注释，可以利用标签用途、标签密度判断、数据挖掘技术和视觉网页块分析等策略来提取。

2. 文本的语言处理，主要包括三个步骤：

   a. 分词：经过文本预处理，我们可以获得干净的文本。文本中的关键词甚至主要词汇对文本的方向起着决定性的作用。

   b. 词性标注：可以使用词性标注工具，将分词过程中产生的每个词加上相应的词性标识。例如，“啊”是一个语气助词。

   c. 去除停用词：经过上述步骤，我们已经对所有词语进行了分类。然而，并不是所有的词语都是我们需要的。例如，标点符号如句号对意义表达并无实际作用。此外，像“是”、“的”这样的常用词汇也往往没有实质性意义，因为它们在所有文章中普遍存在，无法反映出文本的核心内容，因此可以被移除。

自然语言是人类表达和交流思想的基本工具，在人类的社会活动中无处不在。如果计算机能够理解和处理自然语言，这将是人机交互的一个重大突破。在自然语言处理领域，必须认识到计算机理解语言的难度。