human: 描述清理文本数据的两种常用方法。
 bot: 清理文本数据的两种常用方法是基于整体理解和模式识别的。首先，一种方法是使用机器学习算法，如文本分类或聚类，来自动识别和清理文本数据中的噪声或异常值。这种方法可以通过训练模型来学习文本数据的特征和模式，并根据模型的预测结果进行清理。其次，另一种方法是使用文本挖掘技术，如关键词提取或主题建模，来发现文本数据中的隐藏信息或主题。这种方法可以帮助理解文本数据的含义和结构，并进行相应的清理和处理。这两种方法都是基于对文本数据整体特征和模式的把握，以提高清理效果和数据的可用性。