文本数据预处理中的语言学特征提取踩坑记录
在大模型训练过程中，语言学特征的提取确实能显著提升模型性能。但实际操作中，我踩了不少坑。
常见问题
首先，词性标注不准确是重灾区。使用NLTK的pos_tag()时，遇到未登录词会直接报错，建议先用spaCy进行预处理再做特征提取。
复现步骤
- 安装依赖：
pip install spacy nltk - 下载语言模型：
python -m spacy download en_core_web_sm - 核心代码片段：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Your text here"
doc = nlp(text)
for token in doc:
print(token.text, token.pos_, token.dep_)
踩坑总结
- 避免直接使用默认分词器，要根据任务选择合适的语言模型
- 特征工程中要注意特征间相关性，避免多重共线性
- 一定要做数据验证，确保预处理步骤的可复现性
这波操作让我的模型准确率提升了3%，值得记录分享。
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