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非natural language processing的文本处理任务通常包括数据清洗、分词、词性标注、实体识别、句法分析、语义理解等。与传统的基于规则的方法不同，基于机器学习的自然语言处理方法通常需要大量的标注数据来训练模型，并且模型的性能通常受到标注数据的质量和数量的限制。

在数据清洗阶段，通常需要处理一些非文本字符，例如HTML标签、特殊符号等。常用的方法包括正则表达式和字符串操作。分词是自然语言处理任务的基础，常用的方法包括基于规则的分词和基于统计的分词。词性标注是给句子中的每个词标注其词性，常用的方法包括基于规则的词性标注和基于统计的词性标注。实体识别是识别句子中的命名实体，例如人名、地名、机构名等，常用的方法包括基于规则的实体识别和基于统计的实体识别。

句法分析是分析句子的结构和语法关系，常用的方法包括基于规则的句法分析和基于统计的句法分析。语义理解是理解句子的含义和语义关系，常用的方法包括基于规则的语义理解和基于统计的语义理解。

在自然语言处理任务中，常常需要使用一些工具和库，例如正则表达式库、分词库、词性标注库、实体识别库、句法分析库、语义理解库等。同时也可以使用一些开源的自然语言处理平台和框架，例如NLTK、Stanford NLP、spaCy、Gensim等。这些工具和库可以快速实现各种自然语言处理任务，并且可以通过修改和定制来满足具体的需求。