主题模型对文本预处理有以下几个关键要求：

  1. 分词和词语选择：首先，需要对原始文本进行分词，将连续的字符序列拆分成独立的单词或短语。该步骤可以使用预训练的分词工具或自定义的规则来完成。在分词的过程中，需要注意选择合适的词语，过滤掉停用词等不相关的词语。

  2. 去除特殊字符和标点符号：在分词之后，需要去除文本中的特殊字符和标点符号，因为这些符号对于主题模型的建模无关重要，并且可能会干扰模型的训练。

  3. 正规化：对于不同的单词形态（如单数和复数，动词的不同形式等），需要进行正规化处理，将其统一为一个基本形式。这样可以减少词汇量，消除词形变化对主题模型的干扰。

  4. 词语过滤和稀疏性处理：为了减少噪声和稀疏性，可以根据需求进行词语过滤，如去除出现频率较低的词语或者去除出现频率较高的常用词。通过这种方式可以节省计算资源，并提高主题模型的性能。

  5. 主题建模相关要求：在预处理中，还可以根据主题建模的需求对数据进行进一步处理。例如，可以选择保留名词或动词等特定类型的词语，或者进行同义词归并、词干提取等操作，以帮助模型更好地捕捉文本中的主题信息。

  需要注意的是，对于不同的主题模型算法和实际应用场景，预处理要求可能会有所不同。因此，在使用主题模型之前，需要根据具体情况进行相应的预处理步骤，以便更好地适应模型的训练和应用需求。