摘要
在本文中，我将使用NLP和Python解释如何为机器学习模型分析文本数据和提取特征。
自然语言处理（NLP）是人工智能的一个研究领域，它研究计算机与人类语言之间的相互作用，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。
NLP常用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容对其进行分类的问题。文本分类最重要的部分是特征工程：从原始文本数据为机器学习模型创建特征的过程。
在本文中，我将解释不同的方法来分析文本并提取可用于构建分类模型的特征。我将介绍一些有用的Python代码。
这些代码可以很容易地应用于其他类似的情况（只需复制、粘贴、运行），并且我加上了注释，以便你可以理解示例（链接到下面的完整代码）。
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