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本章将聚焦于文本数据的预处理与数据增强方面，介绍自然语言处理中重要的基础步骤。从文本清洗与标准化到分词与嵌入，再到标签处理和数据增强，旨在确保数据具备高质量和高适用性。首先，将介绍如何利用正则表达式、词干提取与词形还原技术进行文本清洗，以提升模型的文本理解能力。然后，将深入解析n-gram分词、BERT分词和Word2Vec的实现，展现动态词嵌入（Word Embedding）的优势，并通过字符级和词级嵌入模型实现OOV（Out-of-Vocabulary，未登录词）词汇的分词。此外。数据集格式处理和标签编码优化亦是重点，以加速数据读取。