文本信息内容的预处理流程通常包括以下几个步骤：

收集文本数据：首先，需要从各种来源（如网站、数据库、社交媒体等）收集原始的文本数据。

文本清洗：在收集到原始文本数据后，需要进行文本清洗，以去除其中的无用信息。这可能包括去除HTML标签、特殊字符、数字、标点符号等。这一步有助于减少后续分析中的噪声干扰。

分词：分词是将连续的文本分割成独立的词语或短语的过程。这一步对于中文等语言尤为重要，因为它们的词语是连续的，不像英文那样有明确的单词边界。

去除停用词：停用词是在自然语言文本中频繁出现但对文本意义贡献不大的词语，如“的”、“是”等。在预处理阶段，通常会去除这些停用词，以减少数据稀疏性和噪声。

其他可选步骤：根据具体的预处理需求和目标，还可能包括词干化（将词语简化为其基本形式）、词性标注（标识每个词语的词性）等步骤。

经过上述预处理流程，原始的文本数据被转化为一系列清晰、规范化的词语或特征，可以作为后续文本分析、机器学习等任务的输入。注意，实际的预处理流程可能会根据具体的任务需求和数据特点有所调整。