数据清洗中的语义一致性检查技术：自然语言处理在特征工程中的应用

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。语义一致性检查是特征工程中重要的数据清洗技术，能有效识别并修正语义不一致的文本数据。

核心原理 语义一致性检查通过计算文本间的语义相似度来识别潜在问题。我们使用预训练语言模型（如Sentence-BERT）提取文本向量，然后基于余弦相似度判断语义一致性。

可复现步骤

安装必要库：pip install sentence-transformers scikit-learn pandas numpy
加载数据并计算向量：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 初始化模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
# 假设文本列名为'text'
embeddings = model.encode(data['text'].tolist())

构建一致性检查函数：

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)

# 识别语义不一致样本（例如，相似度低于阈值0.8的对）
threshold = 0.8
inconsistent_pairs = []
for i in range(len(similarity_matrix)):
    for j in range(i+1, len(similarity_matrix)):
        if similarity_matrix[i][j] < threshold:
            inconsistent_pairs.append((i, j))

自动化清洗：

# 根据业务需求，选择保留或删除不一致样本
# 例如：删除重复性高的数据
unique_indices = list(set([min(pair) for pair in inconsistent_pairs]))
data_cleaned = data.drop(data.index[unique_indices])

该技术在处理大规模文本数据时特别有效，是大模型训练前数据预处理的关键环节。