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文本數據的標準化處理在自然語言處理（NLP）任務中至關重要，它有助于消除不同文本間的差異，提高模型的泛化能力和性能。其中，將文本轉換為小寫（LOWER函數）是標準化處理的一個關鍵步驟。
通過使用LOWER函數，我們可以將所有的文本數據轉換為小寫形式。這樣做的好處主要有以下幾點：
在實際應用中，我們可以結合其他文本標準化技術，如分詞、去除停用詞、詞形還原等，來進一步提升文本數據的質量和可用性。這些技術可以協同作用，幫助我們在構建NLP模型時獲得更好的性能和效果。
總之，LOWER函數作為文本數據標準化處理的重要手段之一，通過將文本轉換為小寫形式，為我們帶來了諸多好處。它確保了文本數據的一致性和去歧義性，簡化了處理過程，為我們在自然語言處理領域的研究和應用提供了有力支持。
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