大规模文本数据的分词优化策略
在大模型训练过程中，分词质量直接影响模型性能。最近在处理500GB的中文文本数据时，踩了几个典型的坑。
常规分词工具的局限性
最初使用jieba进行分词，结果发现：
import jieba
# 问题代码
words = list(jieba.cut("我爱自然语言处理技术"))
print(words) # ['我', '爱', '自然语言', '处理', '技术']
这种方法在处理长词时会出现切分不准确的问题，特别是领域专业术语。
优化方案
推荐使用HanLP2.0进行专业分词：
# 安装
pip install hanlp
# 使用示例
import hanlp
# 加载预训练模型
tokenizer = hanlp.load('CTB9_CONVSEG')
# 分词处理
result = tokenizer(["我爱自然语言处理技术"])
print(result) # ['我', '爱', '自然语言处理', '技术']
大规模数据处理技巧
对于TB级数据，建议：
- 使用pandas分块读取
- 配合multiprocessing并行处理
- 采用内存映射文件减少内存占用
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool
def process_chunk(chunk):
return chunk.apply(lambda x: tokenizer(x), axis=1)
# 并行处理大文件
chunks = pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=10000)
with Pool(4) as pool:
results = pool.map(process_chunk, chunks)
重要提醒
- 避免在处理过程中修改原始数据集
- 分词结果要保存为UTF-8编码避免乱码
- 建议先在小样本数据上验证分词效果再批量处理
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