文本数据预处理中的分词技术研究

文本数据预处理中的分词技术研究

在大模型训练过程中，分词作为特征工程的第一步，直接影响着模型性能。本文将分享几种常见的分词方法及其踩坑经验。

常见分词工具对比

jieba分词：

import jieba

# 基础分词
sentence = "人工智能技术发展迅速"
tokens = list(jieba.cut(sentence))
print(tokens)  # ['人工智能', '技术', '发展', '迅速']

spaCy分词：

import spacy

nlp = spacy.load("zh_core_web_sm")
text = "自然语言处理是AI的重要分支"
doc = nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)

踩坑经验分享

1. 中文分词注意事项：使用jieba时，需要先加载用户词典避免误切
2. 特殊符号处理：预处理中应统一替换或删除标点符号
3. 低频词处理：建议过滤出现次数少于3次的词语

可复现步骤

1. 安装依赖：pip install jieba spacy
2. 下载中文模型：python -m spacy download zh_core_web_sm
3. 运行测试代码

注意：所有数据处理过程均应遵循社区规则，确保不泄露敏感信息