一系列的方法可以帮助您对文本进行预处理，比如stem、tokenizer和其他方法。
preprocessingtext的Python项目详细描述
#预处理文本
这是一个简短的工具，但非常有用，有助于预处理文本数据。
>>pip install——用户预处理文本
>；>；来自预处理文本导入清除内容
>；cleaner=cleanstence（idiom=”葡萄牙语’）
>；>；cleaner.stem_语句（sentence=”string”，remove_stop_words=true，remove_penstion=true，normalize_text=true，replace_garbage=true）
要初始化一个类，需要传递要使用的idiom。自定义值是“葡萄牙语”。
在这之前，您可以从cleanstence实例一个新对象，并调用stem_sentence方法。您可以选择使用中的
“从字符串中删除停止符”（传递true或false）和“从字符串中删除标点符号”（传递true或false）、
“替换垃圾”（true或false）从数据中删除值，以及“规范化文本”（true或false）来规范化文本。
（干净）在你的数据中。您可以使用“cleaner.list_to_replace.append（'what_you_need_to_add'）”，
或者传递一个新的值列表：cleaner.list_to_replace=['item1'，'item2'，'item3']
'$']
list_-to_-replace.append（'item1'）
，'http://，'http://，'r$，'$，'$，'item1']
；list_-to_-to_-replace=['item1'，'item2'，'item3']
>；cleaner.tokenizer（'um exemplo de tokens.'）
>；['um'，'exemplo'，'de'，'tokens']
serei pré-processada com este modulo，veremos a serguir usando os métodos disponiveis“
>；cleaner.stem_sentence（sentence=string，
remove_stop_words=true，
remove_penpoints=true，
normalize_text=true，
replace_garbage=true
）
>；sentenc comum pre-process module ver segu us metod disponi
移除标点符号=真，
规范化文本=真，
替换垃圾=真
）
）
>；eu sou uma sentenc comum ser pre-process com est module ver a segu us os metod disponi
print（cleaner.tokenizer（'um exemplo de tokens.'）
>；['um'，'exemplo'，'de'，'tokens']
remove_stop_words=false，
remove_标点符号=true，
replace_garbage=true
）
>；访问ess link par ganh dinh easymoney.com.net和false link.com
en_u cleaner=cleansentes（idiom='english'）
>；string_web='访问这些链接以获取资金：https://easymoney.com.net和http://false link.com'
>；打印（en_u cleaner.stem_句子（sentence=string_web，
remove_stop_words=true，
删除“标点符号=true，
替换“垃圾=true”
）
）acc link gain money easymoney.com.net false link.com
这是一个简短的工具，但非常有用，有助于预处理文本数据。
>>pip install——用户预处理文本
>；>；来自预处理文本导入清除内容
>；cleaner=cleanstence（idiom=”葡萄牙语’）
>；>；cleaner.stem_语句（sentence=”string”，remove_stop_words=true，remove_penstion=true，normalize_text=true，replace_garbage=true）
要初始化一个类，需要传递要使用的idiom。自定义值是“葡萄牙语”。
在这之前，您可以从cleanstence实例一个新对象，并调用stem_sentence方法。您可以选择使用中的
“从字符串中删除停止符”（传递true或false）和“从字符串中删除标点符号”（传递true或false）、
“替换垃圾”（true或false）从数据中删除值，以及“规范化文本”（true或false）来规范化文本。
（干净）在你的数据中。您可以使用“cleaner.list_to_replace.append（'what_you_need_to_add'）”，
或者传递一个新的值列表：cleaner.list_to_replace=['item1'，'item2'，'item3']
'$']
list_-to_-replace.append（'item1'）
，'http://，'http://，'r$，'$，'$，'item1']
；list_-to_-to_-replace=['item1'，'item2'，'item3']
>；cleaner.tokenizer（'um exemplo de tokens.'）
>；['um'，'exemplo'，'de'，'tokens']
serei pré-processada com este modulo，veremos a serguir usando os métodos disponiveis“
>；cleaner.stem_sentence（sentence=string，
remove_stop_words=true，
remove_penpoints=true，
normalize_text=true，
replace_garbage=true
）
>；sentenc comum pre-process module ver segu us metod disponi
移除标点符号=真，
规范化文本=真，
替换垃圾=真
）
）
>；eu sou uma sentenc comum ser pre-process com est module ver a segu us os metod disponi
print（cleaner.tokenizer（'um exemplo de tokens.'）
>；['um'，'exemplo'，'de'，'tokens']
remove_stop_words=false，
remove_标点符号=true，
replace_garbage=true
）
>；访问ess link par ganh dinh easymoney.com.net和false link.com
en_u cleaner=cleansentes（idiom='english'）
>；string_web='访问这些链接以获取资金：https://easymoney.com.net和http://false link.com'
>；打印（en_u cleaner.stem_句子（sentence=string_web，
remove_stop_words=true，
删除“标点符号=true，
替换“垃圾=true”
）
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