基于Transformer模型的文本数据清洗最佳实践

基于Transformer模型的文本数据清洗最佳实践

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将分享基于Transformer架构的文本数据清洗实用方法。

数据清洗流程

首先，我们需要处理常见的文本问题：

import pandas as pd
import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 1. 基础清理
def clean_text(text):
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符和数字
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
    # 移除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

# 2. 去重处理
# 使用TF-IDF向量计算相似度进行去重
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')

Transformer专用清洗技巧

针对Transformer模型特性，建议：

• 移除过短(少于3字符)或过长(超过500字符)的文本
• 使用BERT tokenizer检测异常token
• 通过句子长度分布过滤噪声数据

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 检查token数量
valid_texts = [text for text in texts 
               if len(tokenizer.encode(text)) < 512]

可复现步骤

1. 数据加载与基础清洗
2. TF-IDF向量计算与相似度分析
3. Transformer tokenizer验证
4. 最终数据集保存

该方法已在多个NLP项目中验证有效，可作为大模型训练前的标准预处理流程。