特征提取技术实践分享

特征提取技术实践分享

最近在处理大模型训练数据时，踩了不少坑，今天来分享一下特征提取的心得。首先，不要盲目追求高维特征，我之前尝试用原始文本直接做embedding，结果训练效果惨不忍睹。

我的踩坑经历

1. 文本预处理：使用了spaCy进行分词、去停用词，但忽略了大小写问题，导致相同词汇被识别为不同特征
2. 特征选择：盲目使用TF-IDF全量特征，内存占用巨大且效果不佳
3. 维度灾难：特征维度超过10000时，模型训练速度急剧下降

实用方案

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD

def extract_features(df):
    # 1. 文本预处理
    df['clean_text'] = df['text'].str.lower().str.replace('[^a-zA-Z0-9]', ' ', regex=True)
    
    # 2. TF-IDF向量化
    vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000, stop_words='english')
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df['clean_text'])
    
    # 3. 降维处理
    svd = TruncatedSVD(n_components=1000)
    reduced_features = svd.fit_transform(tfidf_matrix)
    
    return reduced_features

建议大家在特征工程时多做实验对比，避免过度工程化。