Некоторые методы обработки естественного языка в Python:

• Очистка текста от неалфавитных символов. 1 Функция re.sub позволяет заменить всё, что подходит под шаблон, на указанную строку. 1 Например, так можно заменить всё, что не является словами, на пробелы. 1
• Токенизация. 13 Метод позволяет разделить текст на токены, то есть на слова или предложения. 1
• Лемматизация. 1 Позволяет привести словоформу к лемме — её нормальной (словарной) форме. 1 Другими словами, лемматизация схожа с выделением основы каждого слова в предложении. 1
• Удаление стоп-слов. 1 Под стоп-словами обычно понимаются артикли, междометия, союзы и т. д., которые не несут смысловой нагрузки. 1 При применении алгоритмов машинного обучения такие слова могут добавить много шума, поэтому лучше избавляться от них. 1
• Векторизация текста или преобразование текста в численную форму. 1 Алгоритмы машинного обучения не умеют работать с текстом, поэтому необходимо превратить текст в цифры. 1

Для обработки естественного языка в Python можно использовать, например, библиотеки NLTK (Natural Language Toolkit), spaCy и Gensim. 2