文本特征提取技术与应用场景分析
在大模型训练中，文本特征提取是数据工程的核心环节。本文将系统梳理主流文本特征提取方法及其实际应用。
基础特征提取方法
TF-IDF特征提取是最经典的文本特征表示方法：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 示例数据
texts = ['机器学习很有趣', '深度学习是人工智能分支']
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
print(vectorizer.get_feature_names_out())
词袋模型(Bag of Words)：简单统计词频，适合基础分类任务。
高级特征提取技术
Word2Vec嵌入：
from gensim.models import Word2Vec
sentences = [['机器', '学习', '很', '有趣'], ['深度', '学习']] # 分词后的文本
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
word_vector = model.wv['机器']
BERT特征提取：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
model_name = 'bert-base-chinese'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModel.from_pretrained(model_name)
inputs = tokenizer('文本内容', return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
实际应用场景
- 数据清洗优化：使用TF-IDF识别低信息量词汇，提高数据质量
- 模型训练加速：通过特征选择减少维度，提升训练效率
- 多语言处理：针对不同语种选择合适的特征提取方法
这些技术在大模型预训练和微调过程中都发挥着重要作用。
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