# 标准化类（Normalization） class Normalization: def __init__(self, rawData): self.rawData = rawData self.standardizedData = None def normalize(self): # 在这里进行数据的标准化操作，将数据统一为特定格式，比如转为小写、去除停用词等 self.standardizedData = normalize_function(self.rawData) 请扩充完善以上工业级NLP项目的类模板代码

# 标准化类（Normalization）
class Normalization:
    def __init__(self, rawData):
        self.rawData = rawData
        self.standardizedData = None

    def normalize(self):
        # 在这里进行数据的标准化操作，将数据统一为特定格式，比如转为小写、去除停用词等
        self.standardizedData = self.normalize_function(self.rawData)

    def normalize_function(self, data):
        # 编写标准化函数的代码，可以根据具体需求进行定义
        standardized_data = data.lower()
        return standardized_data

在这个模板代码中，我们创建了一个名为`Normalization`的类，它有一个初始化方法`__init__`和一个标准化方法`normalize`。`__init__`方法接收原始数据`rawData`作为参数，并将其保存在实例变量`self.rawData`中。`normalize`方法调用了`normalize_function`函数来对原始数据进行标准化，并将标准化后的数据保存在实例变量`self.standardizedData`中。

在`normalize_function`函数中，我们可以根据具体需求编写标准化代码。在这个示例中，我们简单地使用了字符串的`lower()`方法将数据转换为小写。你可以根据自己的需求扩展代码来进行更复杂的标准化操作，比如去除停用词、进行词干提取等。