python对新闻文本文档进行数据预处理，去除新闻文本中的 HTML 标签、符号、数字等操作。 提示：可以使用正则表达式；数字、时间的存在会导致分词不准确，可以思 考如何处理；也可以自己定义清洗的规则，尽量减少信息损失。

Python 对新闻文本文档的数据预处理通常包含以下几个步骤来去除HTML标签、特殊符号、数字以及优化文本内容：

1. **去除HTML标签**：可以使用`BeautifulSoup`库来解析HTML并提取纯文本。例如：

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(doc, 'html.parser')
   text = soup.get_text()

2. **移除特殊字符和标点符号**：利用`re`模块的正则表达式，可以匹配并删除非字母、空格和数字的内容：

   import re
   cleaned_text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)

这里`[^\w\s]`表示除了单词字符（包括字母、数字和下划线）及空格外的所有字符。

3. **移除数字**：继续使用正则表达式，将所有数字替换为空字符串：

   cleaned_text = re.sub(r'\d+', '', cleaned_text)

4. **时间清理**：如果文档中有时间格式，可以考虑将其替换为“时间”标签或者忽略：

   cleaned_text = re.sub(r'\b\d{1,2}:\d{2}\b', '时间', cleaned_text)

5. **规范化处理**：统一转换为小写，以便后续分析时不分大小写地比较：

   cleaned_text = cleaned_text.lower()

6. **分词**：使用如`jieba`或其他分词工具进一步处理文本，确保词语的独立性和可分析性。