文本数据标准化处理最佳实践指南

在大模型训练过程中，文本数据的标准化处理是确保模型性能的关键环节。本文将分享一套完整的文本标准化处理流程，帮助数据科学家提升数据质量。

标准化处理流程

1. 基础清理

首先进行基础文本清洗：

import re
import unicodedata

def clean_text(text):
    # 转换为小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符，保留字母数字和空格
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 标准化空白字符
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

2. 编码标准化

处理Unicode编码问题：

def normalize_unicode(text):
    # NFD标准化
    text = unicodedata.normalize('NFD', text)
    # 移除重音符号
    text = ''.join(c for c in text if unicodedata.category(c) != 'Mn')
    return text

3. 常见词处理

建立停用词表和词干提取：

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer

stop_words = set(stopwords.words('english'))
stemmer = PorterStemmer()

def process_words(text):
    words = text.split()
    # 移除停用词并进行词干提取
    processed = [stemmer.stem(word) for word in words 
                if word not in stop_words]
    return ' '.join(processed)

通过以上步骤，可以有效提升文本数据质量，为后续特征工程打下良好基础。