在大模型训练中，特征提取的精度直接影响模型性能。本文将对比几种主流特征提取方案，并提供可复现的优化路径。
1. 传统手工特征 vs 基础特征工程 首先，我们使用原始文本数据进行对比。对于文本分类任务，传统方法通常采用TF-IDF或词袋模型。但通过添加n-gram特征、词性标注特征和统计特征（如词长、特殊字符比例），精度可提升2-5%。
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
texts = ['这是测试文本', '这是另一段文本']
# 基础TF-IDF
vectorizer1 = TfidfVectorizer()
# n-gram特征增强
vectorizer2 = TfidfVectorizer(ngram_range=(1,3))
2. 预训练模型特征提取方案 使用BERT等预训练模型提取上下文相关特征。通过微调或冻结层提取特征向量，精度提升可达8-15%。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 提取token级别的特征
3. 特征融合策略 将不同维度特征进行融合，如TF-IDF+词向量+统计特征，通过特征选择算法（如SelectKBest）筛选最优组合。建议采用交叉验证评估各方案性能，确保结果可复现。
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