文本数据预处理常见问题及解决方案

文本数据预处理常见问题及解决方案

在大模型训练过程中，文本数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将针对实际工作中常见的预处理问题提供系统性解决方案。

1. 缺失值处理

缺失文本数据是常见问题，可采用以下策略：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'text': ['hello', '', 'world', None]})
# 填充空字符串
df['text'] = df['text'].fillna('')
# 或者删除缺失行
df = df.dropna(subset=['text'])

2. 特殊字符清理

HTML标签、特殊符号会影响模型训练质量：

import re

def clean_text(text):
    # 移除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 移除特殊符号，保留字母数字和空格
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    return text.strip()

3. 编码问题处理

不同来源文本可能包含乱码，建议统一使用UTF-8编码：

# 确保正确读取
with open('file.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    content = f.read()

4. 长文本截断

长文本可能导致内存问题，可设置最大长度：

max_length = 512
# 截取前max_length个字符
short_text = text[:max_length]

这些预处理步骤是特征工程的重要组成部分，直接关系到大模型的训练效果。建议在数据管道中建立标准化流程以保证数据质量。