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自然语言处理（NLP）是一种人工智能领域的技术，其目的是通过计算机处理自然语言文本，进行语音识别、机器翻译、文本分类、情感分析等任务。下面为您提供自然语言处理的完整攻略：

1. 数据清洗

数据清洗是NLP的第一步，旨在清除无用的数据以提高模型的准确性和效率。它包括以下步骤：

• 删除噪声，例如HTML标签、特殊字符、数字等
• 删除停用词，例如“我”、“的”、“它”等
• 对于某些任务，如机器翻译或情感分析，可能需要进行词干提取或词形还原，将单词转化为其基本形式。

这里是数据清洗的一个示例代码：

import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer

def clean_text(text):
    # 删除HTML标签和特殊字符
    text = re.sub('<.*?>', '', text)
    text = re.sub('[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    # 删除停用词
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    words = text.split()
    words = [w for w in words if not w in stop_words]
    # 词干提取
    ps = PorterStemmer()
    words = [ps.stem(w) for w in words]
    return ' '.join(words)

2. 特征提取

特征提取是将原始文本转换为可以用于训练机器学习模型的向量表示。最常用的方法是词袋模型，它将每个文档表示为一个词频向量。

这里是一个使用sklearn构建词袋模型的示例代码：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

corpus = ['This is the first document.', 'This is the second document.', 'And this is the third one.', 'Is this the first document?']
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())

这段代码将给定的四个文本转换为一个用于训练模型的词频矩阵。

以上是自然语言处理的完整攻略。