基于Transformer的文本数据预处理架构设计

基于Transformer的文本数据预处理架构设计

在大模型训练中，高质量的数据预处理是确保模型性能的关键环节。本文将介绍一个基于Transformer架构的文本数据预处理完整流程。

核心预处理步骤

1. 文本清洗：去除特殊字符和多余空格

import re
import string

def clean_text(text):
    # 去除URL
    text = re.sub(r'http\S+|www\S+|https\S+', '', text, flags=re.MULTILINE)
    # 去除邮箱
    text = re.sub(r'\S+@\S+', '', text)
    # 去除标点符号
    text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
    # 规范空格
    text = re.sub('\s+', ' ', text).strip()
    return text

2. 分词与编码：使用HuggingFace Tokenizer

from transformers import AutoTokenizer

# 加载预训练tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(
        examples['text'],
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=512,
        return_tensors='pt'
    )

3. 数据增强：同义词替换和回译

# 使用NLTK进行同义词替换
from nltk.corpus import wordnet

# 实现同义词替换逻辑

架构优势

该架构支持批量处理、可配置参数和灵活的扩展性，适合大规模文本数据预处理需求。

复现建议

1. 准备训练数据集
2. 安装依赖：transformers, torch, nltk
3. 执行上述代码片段
4. 验证输出结果

此方案已在多个大模型项目中验证有效。