文本数据清洗中的语言风格统一方法

在大模型训练过程中，文本数据清洗是确保模型质量的关键环节。其中语言风格统一是特征工程的重要步骤，本文将分享如何通过工程化方法实现文本语言风格的标准化。

问题背景

在实际项目中，我们经常遇到训练数据中存在多种语言风格混杂的问题，比如：

同一概念使用不同表达（"非常" vs "特别" vs "超级"）
标点符号使用不统一（中文全角 vs 英文半角）
语气词使用差异（"呢"、"啦"、"嘛"等）

解决方案

我们采用以下三步法进行语言风格统一：

第一步：标准化标点符号

import re

def normalize_punctuation(text):
    # 统一中文标点
    text = re.sub(r'[。！？]', '.', text)
    text = re.sub(r'，', ',', text)
    text = re.sub(r'；', ';', text)
    text = re.sub(r'：', ':', text)
    return text

第二步：统一语气词处理

# 定义语气词映射表
intensity_map = {
    '呢': '',  # 去除语气词
    '啦': '',
    '嘛': '',
    '吧': '',
    '啊': ''
}

def normalize_intensity(text):
    for old, new in intensity_map.items():
        text = text.replace(old, new)
    return text

第三步：统一数字表达

# 将中文数字转换为阿拉伯数字
chinese_numbers = {'一': '1', '二': '2', '三': '3', '四': '4', '五': '5'}

def normalize_chinese_numbers(text):
    for chinese, arabic in chinese_numbers.items():
        text = text.replace(chinese, arabic)
    return text

实际应用建议

在实际数据处理流程中，建议将上述步骤封装为Pipeline组件，便于复用和维护。同时要注意：

保留语义信息不丢失
避免过度标准化导致的信息损失
根据具体业务场景调整规则

通过这种方式，能够有效提升大模型训练数据的语言风格一致性，为后续的特征提取打下良好基础。