在当今数字化时代，人工智能（AI）技术已经不再是一件新鲜事物，它已经展现出了惊人的能力和潜力。在AI应用的领域中，语言处理一直是一个挑战性的任务。然而，最近一项技术突破再次向我们展示了人工智能的潜在能力：ai数字人首次挑战高考作文。

在挑战高考作文的过程中，ai数字人最大的挑战在于如何理解文本并产生有意义的输出。为了解决这一问题，我们可以采用自然语言处理技术来转换自然语言文本为计算机能够理解和处理的形式。具体来说，我们可以使用Python中的nltk库和re库来完成文本预处理的任务。

以下是示例代码：

import nltk
import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

essay = "学生应该怎样度过暑假？我认为，学生应该利用暑假提升自己的技能或扩展自己的知识范围。比如，可以选择参加一些暑期课程，或是阅读一些自己感兴趣的书籍。此外，也可以参与一些志愿活动，帮助他人。“

# 定义数据预处理函数
def preprocessing(text):
   text = re.sub("[^a-zA-Z]", " ", text) # 删除非字母字符
   text = text.lower() # 将所有字母转换为小写
   text = word_tokenize(text) # 分词
   text = [word for word in text if not word in stopwords.words("english")] # 去除停用词
   return text

preprocessed_essay = preprocessing(essay)
print(preprocessed_essay)

经过文本预处理后，我们可以得到以下输出：

['students', 'should', 'spend', 'summer', 'vacation', 'think', 'students', 'should', 'utilize', 'summer', 'vacation', 'improve', 'skills', 'expand', 'knowledge', 'horizons', 'example', 'could', 'opt', 'participate', 'summer', 'courses', 'read', 'books', '