自然语言处理中的文本预处理是一个至关重要的步骤，它涉及将原始文本数据转换成计算机能够理解和处理的形式。文本预处理的主要作用体现在以下几个方面：

规范化文本数据：文本数据往往是非结构化的，并且包含各种噪声，如拼写错误、无关字符、格式不一致等。通过文本预处理，可以清洗和标准化文本数据，去除噪声，使其更加规范、一致，便于后续的自然语言处理任务。

降低处理难度：原始文本数据往往包含大量的词汇和复杂的语法结构，直接处理这样的数据可能会非常困难。通过文本预处理，可以将文本数据简化，例如进行分词、去除停用词、词干提取等操作，降低后续处理的难度。

提高处理效率：经过预处理的文本数据更加规整，可以减少计算机在处理过程中的计算量和存储需求，从而提高处理效率。此外，一些预处理操作还可以帮助计算机更好地理解文本数据的结构和含义，进一步提高处理效率。

提升模型性能：在自然语言处理任务中，模型的性能往往受到输入数据质量的影响。通过文本预处理，可以改善输入数据的质量，提高模型的训练效果和泛化能力。例如，分词和词性标注等操作可以帮助模型更好地理解文本数据的语义信息，从而提升其性能。

自然语言处理中的文本预处理对于提高处理效率、降低处理难度、提升模型性能等方面都具有重要作用。它是自然语言处理任务中不可或缺的一环。