在大模型训练中，特征提取的实时性优化直接影响模型部署效率。本文对比分析几种主流特征提取算法的性能表现。
1. 算法对比测试 我们使用相同数据集（10万条文本样本）测试以下算法：
- TF-IDF向量化（sklearn）
- Word2Vec嵌入（gensim）
- BERT词向量（transformers）
2. 性能基准测试
import time
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
texts = ['样本文本'] * 100000 # 模拟数据
# TF-IDF测试
start = time.time()
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000)
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(texts)
tfidf_time = time.time() - start
print(f'TF-IDF耗时: {tfidf_time:.2f}秒')
3. 优化策略
- 使用稀疏矩阵存储减少内存占用
- 并行处理提高计算效率
- 缓存机制避免重复计算
4. 实际部署建议 对于实时性要求高的场景，推荐使用轻量级的TF-IDF结合特征选择算法，既保证了特征质量又提升了响应速度。
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