文本数据预处理的批量处理优化

文本数据预处理的批量处理优化

在大模型训练中，文本数据预处理是至关重要的一步。面对海量文本数据时，传统的单条处理方式效率低下，本文分享几种批量处理优化策略。

批量数据读取与并行处理

使用pandas的chunksize参数分块读取数据：

import pandas as pd

for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=1000):
    # 对每个chunk进行预处理
    processed_chunk = chunk.apply(lambda x: preprocess_text(x), axis=1)
    # 保存或进一步处理

多进程文本处理

利用multiprocessing模块提升处理速度：

from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp

def process_chunk(text_list):
    return [preprocess_text(text) for text in text_list]

if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=mp.cpu_count())
    results = pool.map(process_chunk, chunks)
    pool.close()
    pool.join()

向量化文本处理

使用numpy向量化操作替代循环：

import numpy as np
import re

def clean_text_vectorized(texts):
    # 使用正则表达式批量清洗
    return np.char.replace(np.char.lower(texts), r'[^a-zA-Z0-9\s]', '')

这些方法能将处理效率提升数倍，特别适合大模型训练前的数据准备阶段。