特征提取中的领域知识融合方法

在大模型训练中，领域知识的融合是提升特征提取质量的关键环节。本文将分享几种实用的领域知识融合方法，并提供可复现的实现步骤。

1. 基于规则的特征构造

通过领域专家提供的业务规则来构建新的特征变量。例如，在金融风控场景中，可以基于逾期天数、还款频率等规则构造风险评分特征：

# 示例代码
import pandas as pd

def create_risk_features(df):
    # 构造逾期率特征
    df['overdue_rate'] = df['overdue_days'] / (df['loan_term'] + 1)
    # 构造还款稳定性特征
    df['repayment_stability'] = df['payment_count'] / df['loan_term']
    return df

2. 知识图谱嵌入融合

利用领域知识图谱中的实体关系信息，通过图神经网络提取节点表示：

# 使用DGL构建图结构
import dgl
import torch

# 构建知识图谱并进行节点嵌入
graph = dgl.graph(([0,1,2], [1,2,3]))  # 简化示例

3. 多源数据对齐

整合来自不同数据源的领域信息，通过特征对齐技术统一表示：

# 数据对齐示例
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def align_features(df1, df2):
    # 标准化处理确保可比性
    scaler = StandardScaler()
    df1_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df1), columns=df1.columns)
    df2_scaled = pd.DataFrame(scaler.transform(df2), columns=df2.columns)
    return df1_scaled, df2_scaled

这些方法在实际项目中已验证有效，建议根据具体业务场景选择合适的融合策略。