数据清洗与预处理是搜索技术中的一个重要步骤，主要包括去除无关字符、停用词过滤、分词、词干提取等操作。一个简单的Java示例，展示如何进行数据清洗与预处理：

该示例代码实现了一个简单的数据清洗与预处理方法preprocess，将输入的字符串进行HTML标签去除、转换为小写、去除标点符号和数字、分词、停用词过滤、词干提取等操作，并返回预处理后的字符串。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class DataPreprocessor {
    
    // 停用词列表，可以根据实际需求进行修改
    private static final List<String> STOP_WORDS = new ArrayList<>();
    static {
        STOP_WORDS.add("a");
        STOP_WORDS.add("an");
        STOP_WORDS.add("and");
        STOP_WORDS.add("the");
        // 添加更多停用词...
    }
    
    public static String preprocess(String input) {
        // 去除HTML标签
        String cleanedText = removeHtmlTags(input);
        
        // 转换为小写
        cleanedText = cleanedText.toLowerCase();
        
        // 去除标点符号和数字
        cleanedText = removePunctuationAndDigits(cleanedText);
        
        // 分词
        List<String> tokens = tokenize(cleanedText);
        
        // 停用词过滤
        List<String> filteredTokens = removeStopWords(tokens);
        
        // 词干提取（可选）
        List<String> stemmedTokens = stem(filteredTokens);
        
        // 将处理后的词语列表转换为字符串
        String processedText = joinTokens(stemmedTokens);
        
        return processedText;
    }
    
    private static String removeHtmlTags(String input) {
        // 使用正则表达式去除HTML标签
        String patternString = "<[^>]+>";
        Pattern pattern = Pattern.compile(patternString);
        Matcher matcher = pattern.matcher(input);
        return matcher.replaceAll("");
    }
    
    private static String removePunctuationAndDigits(String input) {
        // 使用正则表达式去除标点符号和数字
        String patternString = "[^a-zA-Z\\s]";
        Pattern pattern = Pattern.compile(patternString);
        Matcher matcher = pattern.matcher(input);
        return matcher.replaceAll("");
    }
    
    private static List<String> tokenize(String input) {
        // 简单的分词方法，可以根据实际需求使用更复杂的分词算法
        return java.util.Arrays.asList(input.split("\\s+"));
    }
    
    private static List<String> removeStopWords(List<String> tokens) {
        List<String> filteredTokens = new ArrayList<>();
        for (String token : tokens) {
            if (!STOP_WORDS.contains(token)) {
                filteredTokens.add(token);
            }
        }
        return filteredTokens;
    }
    
    private static List<String> stem(List<String> tokens) {
        // 执行词干提取操作，这里使用一个简单的示例算法
        List<String> stemmedTokens = new ArrayList<>();
        for (String token : tokens) {
            // 假设词干提取算法为将单词末尾的"ing"、"ed"等后缀去除
            if (token.endsWith("ing")) {
                stemmedTokens.add(token.substring(0, token.length() - 3));
            } else if (token.endsWith("ed")) {
                stemmedTokens.add(token.substring(0, token.length() - 2));
            } else {
                stemmedTokens.add(token);
            }
        }
        return stemmedTokens;
    }
    
    private static String joinTokens(List<String> tokens) {
        // 将词语列表转换为字符串
        return String.join(" ", tokens);
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        String input = "This is a sample <b>text</b> with HTML tags, punctuation, and digits like 12345.";
        String processedText = preprocess(input);
        System.out.println(processedText);
    }
}