NLP（自然语言处理）预处理的方法有以下几种：
分词（Tokenization）：将文本分割成词（单词）或者子词的序列。可以使用基于规则的方法，例如按照空格和标点符号进行分割，或者使用机器学习模型来学习分词规则。
去除停用词（Stop Word Removal）：去除常见的无实际含义的词语，例如“a”、“the”、“is”等。这些词语通常不包含有用的信息，可以直接删除以减少处理的复杂性。
词形还原（Stemming/Lemmatization）：将词语还原为其原始的词干或词形。例如，将“running”还原为“run”或将“mice”还原为“mouse”。这有助于将相关的词归并为同一个词形，减少词汇的冗余。
标准化（Normalization）：将文本转换为统一的格式，例如将所有字母转换为小写，去除重音符号等。这有助于减少词汇的多样性，使得相似的词能够被正确地识别和比较。
删除特殊字符和标点符号（Removing Special Characters and Punctuation）：去除文本中的特殊字符和标点符号，例如引号、括号、问号等。这有助于简化文本并减少噪音。
去除数字（Removing Numbers）：删除文本中的数字，特别是对于一些文本分析任务而言，数字通常不包含有用的信息。
去除HTML标签（Removing HTML Tags）：如果处理的文本来自于网页或者其他HTML格式的文档，需要先去除其中的HTML标签，以获取纯文本内容。
缩写展开（Expanding Abbreviations）：将文本中的缩写词展开为其完整形式。例如，“I’m”可以展开为“I am”。
这些预处理方法可以根据具体任务和数据的特点进行组合和调整，以提高后续的文本分析和处理任务的效果。