文本数据清洗中的错误识别与修正方法

在大模型训练过程中，文本数据的质量直接影响模型性能。本文将分享常见的文本数据错误类型及其识别与修正方法。

常见错误类型

编码错误：包含乱码或不一致的字符编码
格式异常：行尾符不一致、多余空格等
结构错误：JSON格式不规范、字段缺失
重复数据：完全重复或语义重复的内容

实战步骤

1. 编码检测与修正

import chardet
import codecs

def detect_encoding(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        raw_data = f.read()
        result = chardet.detect(raw_data)
        return result['encoding']

# 读取并重新编码
encoding = detect_encoding('data.txt')
data = open('data.txt', encoding=encoding).read()
with open('cleaned_data.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.write(data)

2. 格式清理

import re

def clean_text(text):
    # 去除多余空格和特殊字符
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)  # 多个空白字符替换为单空格
    text = re.sub(r'[\x00-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\x7f]', '', text)  # 删除控制字符
    return text.strip()

3. 重复检测

# 使用哈希去重
import hashlib

def deduplicate(data):
    seen = set()
    unique_data = []
    for item in data:
        hash_value = hashlib.md5(item.encode()).hexdigest()
        if hash_value not in seen:
            seen.add(hash_value)
            unique_data.append(item)
    return unique_data

通过以上方法可有效提升文本数据质量，为大模型训练提供可靠的数据基础。