你好！对于企业年报的文本分析，确实需要进行适当的文本清洗步骤。通常，你可以按照以下策略处理你提到的问题：

1. **去除重复文本和标题**：这些内容可能不包含具体的信息或分析价值，可以考虑删除。使用正则表达式或者自然语言处理库（如Python的NLTK或spaCy）可以帮助你匹配并移除这些模式。

2. **数据表格处理**：表格中的信息通常以结构化形式存在，如果需要，你可以尝试将其转换为CSV或其他格式进行进一步分析。但如果你只对文本内容感兴趣，可以完全忽略表格或者使用OCR（光学字符识别）技术提取其中的文本。

3. **去除无用信息**：除了上述内容外，还可以移除页码、日期、符号等非关键信息，以便专注于语料库的核心内容。

4. **标准化和分词**：统一大小写，去除标点符号，并进行词汇切分，便于后续分析。

5. **停用词过滤**：去除“的”、“和”、“在”等常见但对分析影响不大的词语。

关于参考资料，以下是一些建议：
- 《自然语言处理入门》（周志华著）：适合新手，有丰富的Python代码示例。
- NLTK和spaCy官方文档：提供了详细的文本清洗和预处理方法。
- Kaggle或GitHub上的相关项目：可以找到实际的年报分析案例。

希望这些信息对你有所帮助！在具体实现时如果遇到问题，欢迎继续提问。

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