将自然语言转换为计算机可以理解的形式，通常需要进行一系列的文本处理和预处理步骤。在Python中，我们可以使用一些库如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、jieba等来完成这些任务。以下是一个基本的流程和步骤：

一、文本预处理

1. 读取文本：首先，你需要将你的文本数据读取到Python程序中。这通常可以通过文件读取或网络API等方式完成。

2. 清理文本：清理文本包括去除标点符号、特殊字符、HTML标签等。这可以通过Python的字符串处理方法或正则表达式完成。

3. 分句/分词：将文本分割成句子或单词。这通常需要使用分词工具，如jieba等。

二、使用Python库进行操作

1. NLTK库

NLTK（Natural Language Toolkit）是一个非常流行的Python库，用于进行自然语言处理。它提供了大量的文本处理和预处理工具，如分词、去除停用词等。

下面是一个简单的例子，使用NLTK进行分词和去除停用词：

```python

import nltk

from nltk.tokenize import word_tokenize

from nltk.corpus import stopwords

# 加载停用词列表

stop_words = set(stopwords.words('english')) # 假设我们处理的是英文文本

# 假设我们有以下文本

text = "This is a sample text for demonstration."

# 分词

tokens = word_tokenize(text)

# 去除停用词

filtered_tokens = [word for word in tokens if not word in stop_words]

```

2. spaCy库

spaCy是另一个强大的自然语言处理库，它提供了快速的词法分析、句法解析和命名实体识别等功能。它也提供了方便的API来处理文本和分词等任务。

下面是一个使用spaCy进行分词的例子：

```python

import spacy

# 加载英文模型（如果你处理的是其他语言，需要加载相应的模型）

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

# 假设我们有以下文本

text = "This is a sample text for demonstration."

doc = nlp(text) # 这将返回一个Doc对象，其中包含了文本的词元信息等。

tokens = [token.text for token in doc] # 提取词元（即单词）列表。

```

3. jieba库（针对中文）

如果你处理的是中文文本，那么可以使用jieba库进行分词。它是一个非常强大的中文分词工具，提供了多种分词模式和算法。使用方法也非常简单。例如：

```python

import jieba

seg_list = jieba.lcut("这是一段需要分词的中文文本") # lcut表示精确模式分词，返回一个列表。你也可以使用其他模式如'cut'或'cut_all'等。

```

三、其他操作和注意事项

在自然语言处理中，除了上述的预处理和分词操作外，还有很多其他的操作和步骤，如词性标注、命名实体识别、句法分析等。这些操作通常需要更复杂的模型和算法来实现。同时，在进行自然语言处理时，还需要注意数据的清洗和预处理工作，以确保模型的准确性和可靠性。