2、 NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。 2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。

4、 预处理在自然语言处理中的任务是清洗、转化和标准化原始文本数据，以便后续的模型或算法能更有效、更准确地处理和分析。 清洗 文本清洗是预处理中的重要步骤，主要是删除或修正文本中的无关或错误信息，如标点符号、停用词（如“的”、“是”、“在”等常用但无实际意义的词）、特殊符号、数字等。

3、 2.数据预处理 在原始文本语料上进行预处理，为文本挖掘或NLP任务做准备 数据预处理分为好几步，其中有些步骤可能适用于给定的任务，也可能不适用。 但通常都是标记化、归一化和替代的其中一种。

1、 在自然语言处理的一般步骤中，第一步确实是语料预处理。 语料预处理在自然语言处理（NLP）中扮演着至关重要的角色，它是整个NLP流程的开端，为后续的任务如文本分析、情感分析、机器翻译等奠定了坚实的基础。 预处理的主要目的是将原始文本数据转换成一种更标准化、更易于分析的格式。