【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】14. 文本预处理全流程实战：从分词到词向量生成（附完整代码与案例）

摘要：文本预处理是自然语言处理（NLP）的基础环节，直接影响模型性能。本文系统讲解文本预处理的全流程技术，涵盖文本清洗、分词、词性标注、停用词过滤、词形还原、特征提取到词向量生成的完整步骤。通过中文电商评论情感分析和英文科技新闻分类两个实战案例，对比中英文处理差异，详解 Jieba、spaCy 等工具的使用技巧；深入剖析 TF-IDF、Word2Vec、BERT 等特征提取技术的原理与适用场景；提供大规模文本处理、实时流水线优化的工程化方案；针对中文分词歧义、跨语言处理等典型问题给出解决方案。全文包含可直接运行的代码及结果展示，适合 NLP 初学者快速掌握预处理核心技能，为后续模型训练奠定基础。

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文章目录

• 【AI 赋能：Python 人工智能应用实战】14. 文本预处理全流程实战：从分词到词向量生成（附完整代码与案例）
• • 关键词
  • CSDN文章标签
• 一、引言
• • 1.1 文本预处理的重要性
  • 1.2 本文核心价值
• 二、文本预处理核心流程与原理
• • 2.1 端到端处理流程
  • • 2.1.1 各步骤核心目标
  • 2.2 中英文处理差异分析
• 三、中文文本处理实战：电商评论情感分析
• • 3.1 场景与数据说明
  • 3.2 完整预处理流程实现
  • • 3.2.1 文本清洗
    • 3.2.2 分词与词性标注
    • • 步骤1：加载自定义词典
      • 步骤2：分词与词性筛选
    • 3.2.3 停用词过滤
    • 3.2.4 完整预处理流水线
    • 3.2.5 特征提取：TF-IDF
    • 3.2.6 结果可视化
• 四、英文文本处理实战：科技新闻分类
• • 4.1 场景与数据说明
  • 4.2 完整预处理流程实现
  • • 4.2.1 文本清洗与词形还原
    • 4.2.2 完整预处理流水线
    • 4.2.3 主题特征提取：LDA模型
    • 4.2.4 词向量可视化
• 五、高级特征工程：从传统特征到深度嵌入
• • 5.1 特征提取技术对比
  • 5.2 BERT上下文向量提取实战
  • • 5.2.1 中文BERT特征提取
  • 5.3 特征融合策略
• 六、工程化优化技巧
• • 6.1 大规模文本处理（10GB+数据）