基于规则与机器学习的混合清洗方法踩坑记录
最近在处理一个大模型训练数据集时，尝试了基于规则与机器学习相结合的数据清洗方法，结果喜忧参半。分享一下踩坑心得。
背景
我们有一个包含50万条文本的数据集，需要清洗掉重复、异常和低质量样本。传统纯规则方法效果有限，于是尝试混合方法。
实践过程
1. 规则清洗阶段
# 去除空值和超长文本
import pandas as pd
import numpy as np
# 基础规则过滤
df = df.dropna(subset=['text'])
df = df[df['text'].str.len() > 10] # 过滤太短的文本
2. 机器学习异常检测
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.ensemble import IsolationForest
# TF-IDF向量化
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
X = vectorizer.fit_transform(df['text'])
# 异常检测模型
clf = IsolationForest(contamination=0.1)
clf.fit(X)
outliers = clf.predict(X) == -1 # 标记异常值
3. 混合清洗
# 结合两种方法的结果
final_clean = df[~outliers] # 去除异常值
# 再用规则过滤重复内容
final_clean = final_clean.drop_duplicates(subset=['text'])
踩坑总结
- 参数调优困难：IsolationForest的contamination参数需要大量试验
- 规则覆盖不全：纯规则方法无法发现隐藏模式
- 性能问题：TF-IDF向量化50万条数据耗时过长
建议后续尝试更轻量级的向量化方法，如Word2Vec或Sentence-BERT。
最终清洗后的数据集质量确实提升明显，值得推广。
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