文本数据预处理标准化流程分享

在大模型训练中，文本数据预处理的标准化流程至关重要。本文将分享一套可复现的文本预处理方案。

1. 数据清洗步骤 首先进行基础清理：

import re
import pandas as pd

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符和多余空格
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

2. 分词与标准化 使用spaCy进行分词处理：

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
def preprocess_text(text):
    doc = nlp(text)
    # 去除停用词和标点
    tokens = [token.lemma_.lower() for token in doc 
              if not token.is_stop and not token.is_punct]
    return ' '.join(tokens)

3. 特征工程整合 将预处理后文本转换为TF-IDF特征向量：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, ngram_range=(1,2))
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(cleaned_texts)

这套标准化流程已在多个NLP项目中验证，具有良好的可复现性。建议根据具体数据集调整参数配置。