文本数据预处理的效率优化策略

文本数据预处理的效率优化策略

在大模型训练中，文本数据预处理是影响整体训练效率的关键环节。本文将分享几种可复现的效率优化策略。

1. 批量处理与并行化

对于大规模文本数据，应避免逐条处理。使用pandas进行批量操作：

import pandas as pd

def batch_preprocess(df, column):
    # 使用向量化操作替代循环
    df[column] = df[column].str.lower().str.strip()
    df[column] = df[column].str.replace(r'[\W_]+', ' ', regex=True)
    return df

2. 内存优化技巧

使用dtype指定合适的数据类型：

# 对于长文本，使用object类型
# 对于短文本，考虑使用category类型
df['text'] = df['text'].astype('string')

3. 缓存机制

利用joblib缓存中间结果：

from joblib import Memory
memory = Memory('./cache_dir', verbose=0)
@memory.cache
def preprocess_text(text):
    # 预处理逻辑
    return processed_text

4. 分块处理大数据集

对于超大文件，采用分块读取：

chunk_size = 10000
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size):
    processed_chunk = batch_preprocess(chunk, 'text')
    # 处理并保存结果

通过以上策略，可将预处理效率提升3-5倍。在特征工程中，这些优化同样适用。