一、数据预处理类（DataPreprocess）： 1.清洗类（Cleaning）：杂质数据清洗。 2.标准化类（Normalization）：统一数据格式。 3.分词类（Tokenization）：文本分词处理。 4.词语处理类（WordProcess）：词语相关处理。 5.数据增强类（DataAugmentation）：数据扩增。 6.实体识别类（NamedEntityRecognition）：识别实体。 7.向量化类（Vectorization）：文本向量表示。 8.序列化类（Serialization）：保存数据到磁盘。 在以上类中,一般会使用哪些属性和方法,一一列举,并简短的说明!

在数据预处理类（DataPreprocess）中，可能会使用以下属性和方法：

属性：
- rawData：原始数据，需要进行预处理的数据。
- cleanedData：清洗后的数据。
- standardizedData：标准化后的数据。
- tokenizedData：分词后的数据。
- processedWords：经过词语处理后的数据。
- augmentedData：扩增后的数据。
- namedEntities：识别出的实体。
- vectorizedData：文本向量表示的数据。
- serializedData：保存到磁盘的数据。

方法：
- clean()：对原始数据进行杂质数据清洗。
- normalize()：将数据统一为特定格式。
- tokenize()：对文本进行分词处理。
- processWords()：对词语进行相关处理，如去除停用词、词干提取等。
- augment()：对数据进行扩增，生成更多样本。
- recognizeNamedEntities()：识别文本中的实体。
- vectorize()：将文本转换为向量表示。
- serialize()：将数据保存到磁盘。

以上属性和方法可以根据具体需求进行调用和使用，以完成数据预处理的各项任务。