文本数据清洗中的语言学处理技巧

在大模型训练中，文本数据清洗是特征工程的核心环节。本文将分享几个实用的语言学处理技巧。

1. 噪音文本识别与过滤 使用正则表达式识别异常模式：

import re
# 过滤连续重复字符
text = re.sub(r'(.)\1{3,}', r'\1\1', text)
# 移除特殊符号过多的行
bad_lines = [line for line in lines if len(re.findall(r'[^a-zA-Z0-9\s]', line)) > 0.5 * len(line)]

2. 语言一致性标准化 通过词干提取和词形还原统一表达：

from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
stemmer = PorterStemmer()
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
# 统一处理动词和名词形式
processed_text = ' '.join([lemmatizer.lemmatize(word) for word in text.split()])

3. 多语言文本处理 使用langdetect库识别并处理多语言混合文本：

from langdetect import detect
# 分离不同语言的文本
if detect(text) == 'zh':
    # 中文处理逻辑
else:
    # 英文或其他语言处理逻辑

这些技巧可有效提升大模型训练数据质量，建议在特征工程阶段优先实施。