政务留言文本分类预处理：去除特殊符号、重复数据，实现高效分析

对于政务数据集中的特殊符号和重复数据，可以采取以下预处理步骤：

1. 去除特殊符号：使用正则表达式或其他方法去除文本中的特殊符号，如标点符号、特殊符号等。

2. 删除重复数据：使用Python等编程语言，通过去重函数或者手动编写代码，删除数据集中的重复文本数据。

3. 分词和去停用词：使用中文分词工具，将文本分成词语，去除停用词，保留有意义的关键词。

4. 文本向量化：将文本数据转换成向量形式，便于后续机器学习算法的处理和分析。

5. 数据集划分：将数据集划分成训练集和测试集，用于训练和测试机器学习模型。

6. 数据标准化：对于数值型特征，可以采用标准化或归一化的方法，将数据处理成均值为0、方差为1或者在一定范围内的数值。

以上是对政务数据集进行预处理的一些常用方法，具体预处理方法还需要根据数据集的具体情况进行调整和优化。