文本数据预处理流程设计与实现
在大模型训练中，文本数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套完整的文本预处理流程设计。
核心预处理步骤
- 文本清洗：去除HTML标签、特殊字符，统一编码格式
import re
import unicodedata
def clean_text(text):
# 去除HTML标签
text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
# 去除特殊字符，保留字母数字和基本标点
text = re.sub(r'[^\w\s.,!?;:]', '', text)
# 标准化空白字符
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
return text
- 分词处理：使用jieba进行中文分词或spaCy进行英文分词
- 大小写标准化：统一转为小写（适用于英文）
- 停用词过滤：移除常见停用词提高特征质量
- 词干提取/词形还原：减少词汇变体，增强语义一致性
数据工程实践
建议构建预处理管道，支持批量处理和参数化配置。使用pandas或modin加速大规模数据处理。
特征工程提示
预处理后的文本可进一步转换为向量表示，如TF-IDF、词向量或直接输入大模型进行微调。
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