文本数据去噪技术实践分享
在大模型训练过程中，文本数据的质量直接影响模型性能。本文分享几种实用的文本数据去噪方法。
常见噪声类型
- HTML标签清理
- 特殊字符和乱码处理
- 重复文本去除
- 格式不规范内容
实践方案
1. HTML标签清理
import re
html_pattern = re.compile(r'<[^>]+>')
text = html_pattern.sub('', text)
2. 特殊字符过滤
import string
# 移除特殊符号，保留字母数字和常见标点
clean_text = ''.join(char for char in text if char.isalnum() or char in string.punctuation or char.isspace())
3. 重复内容检测
# 基于编辑距离的重复文本去重
from difflib import SequenceMatcher
similarity = SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
if similarity > 0.95: # 相似度阈值
# 去除重复项
这些方法可有效提升训练数据质量，建议在特征工程阶段进行预处理。
复现建议
- 准备包含噪声的文本数据集
- 按照上述步骤依次处理
- 验证去噪前后数据质量差异
通过系统性地应用这些技术，可以显著改善大模型训练效果。
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