文本预处理中的词干提取技术
在大模型训练的数据工程实践中，词干提取（Stemming）是文本预处理的重要环节。它通过去除词缀来还原词汇的词根形式，有效减少词汇维度，提升特征表达效率。
什么是词干提取
词干提取是将词语还原为其词根形式的过程。例如："running" → "run"，"flies" → "fli"。相比词形还原（Lemmatization），词干提取更快速但准确性略低。
Python实现方法
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 初始化词干提取器
stemmer = PorterStemmer()
text = "The children are running and flying in the sky"
tokens = word_tokenize(text)
# 词干提取处理
stemmed_tokens = [stemmer.stem(token) for token in tokens]
print(stemmed_tokens)
# 输出: ['the', 'children', 'are', 'run', 'and', 'fli', 'in', 'the', 'sky']
在大模型数据工程中的应用
在构建训练数据集时，建议先进行词干提取再进行向量化处理。这样可以显著减少词汇表大小，提高模型训练效率。对于大规模文本数据，可结合TF-IDF权重进行优化。
注意事项
- 选择合适的词干提取算法（如Porter、Snowball等）
- 考虑保留关键信息，避免过度简化
- 在特征工程中应与模型架构匹配使用
可复现步骤
- 安装NLTK:
pip install nltk - 下载词典:
nltk.download('punkt') - 运行上述代码示例
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