自然语言处理（NLP）近年来因大型语言模型（LLMs）的应用而发生显著变化，但文本预处理仍然至关重要。文章介绍了三种使用NLTK进行有效文本预处理的方法：1）使用MWETokenizer保留多词表达的完整性；2）通过词性标注实现上下文感知的词形还原；3）利用统计方法提取关键短语。这些技术有助于提高NLP模型的准确性和鲁棒性。

三种NLTK技巧用于高级文本预处理与语言分析
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本研究提出了一种基于大语言模型的文本预处理和语义增强方法，旨在解决社交媒体中有效性下降的问题。研究表明，该方法在有害内容检测方面与人工标注数据相当，显著降低了成本。

基于大语言模型的有害内容检测语义增强
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本研究探讨了本体匹配系统中文本预处理流程的标准化对语法匹配的影响，结果表明标记化和规范化优于停用词删除和词干提取。此外，提出了一种新的上下文修复方法，显著提升了匹配的准确性和性能。

How Does the Text Preprocessing Process Affect Ontological Syntax Matching?
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自然语言处理中的文本预处理

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