Python文本規范化是指在處理文本時，將不規范的文本轉換為規范的文本。在Python語言中，有很多庫可以實現文本規范化的功能，例如re、nltk等。本文將介紹常見的文本規范化方式。

1. 去除停用詞

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('english')) # 英文停用詞
filtered_sentence = [w for w in word_tokenize(text) if not w in stop_words] # 過濾掉停用詞

2. 去除標點符號

import string
text = text.translate(str.maketrans("", "", string.punctuation)) # 去除標點符號

3. 大小寫轉換

text = text.lower() # 轉換為小寫

4. 去除數字

text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除數字

5. 去除HTML標簽

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
text = soup.get_text() # 去除HTML標簽

6. 替換特殊字符

text = re.sub(r'[\u4e00-\u9fa5]+', '', text) # 替換中文字符
text = re.sub(r'[^\w\s]','',text) # 替換除字母、數字、空格、下劃線以外的特殊字符

總結：

Python提供了很多庫可以方便地實現文本規范化的功能，但具體使用哪些方法需要根據文本的特點進行選擇，比如需要處理的文本是中文還是英文、文本中是否包含HTML標簽等等。因此在實際應用中，需要結合具體場景來靈活選擇合適的方法。