Для разработки простых алгоритмов обработки текста на Python можно использовать следующие подходы:

1. Очистка текста от неалфавитных символов. 3 Функция re.sub позволяет заменить всё, что подходит под шаблон, на указанную строку. 3 Например, так можно заменить всё, что не является словами, на пробелы. 3
2. Токенизация. 3 Метод позволяет разделить текст на токены, то есть на слова или предложения. 3
3. Лемматизация. 3 Позволяет привести словоформу к лемме — её нормальной (словарной) форме. 3 Другими словами, лемматизация схожа с выделением основы каждого слова в предложении. 3
4. Удаление стоп-слов. 3 Под стоп-словами обычно понимаются артикли, междометия, союзы и т. д., которые не несут смысловой нагрузки. 3 В NLTK есть предустановленный список стоп-слов. 3
5. Векторизация текста или преобразование текста в численную форму. 3 Алгоритмы машинного обучения не умеют работать с текстом, поэтому необходимо превратить текст в цифры. 3 Например, в пакете scikit-learn есть модуль CountVectorizer, который преобразовывает входной текст в матрицу, значениями которой являются количества вхождения слова в текст. 3

Также для анализа текста на Python можно использовать библиотеку Gensim, например, для извлечения ключевых слов и фраз. 4