在大模型训练过程中，特征工程是决定模型性能的关键环节。正则表达式作为文本处理的强大工具，在特征提取中发挥着重要作用。
正则表达式的特征提取应用
在数据清洗阶段，我们经常需要从原始文本中提取结构化信息。例如，从用户评论中提取时间戳、邮箱地址或电话号码等关键特征。
import re
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'text': ['联系我：2023年12月15日，邮箱 john@example.com', '电话：138-1234-5678']})
# 提取日期信息
data['date'] = data['text'].str.extract(r'(\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日)')
# 提取邮箱地址
data['email'] = data['text'].str.extract(r'([a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,})')
# 提取电话号码
phone_pattern = r'(1[3-9]\d{9})|((\d{3,4})-(\d{7,8})-(\d{1,4}))'
data['phone'] = data['text'].str.extract(phone_pattern)
实际应用建议
在大模型训练数据准备中，建议先建立正则表达式库，包含常见模式如：
- 邮箱格式验证
- 日期时间格式提取
- 数字、IP地址识别
- URL链接抽取
这些预处理步骤能显著提升后续特征工程效率。
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