文本分类任务中的数据预处理流程

文本分类任务中的数据预处理流程

在大模型训练中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文记录一次文本分类任务中的踩坑经历和优化方案。

常见问题复盘

首先遇到的最大问题是文本噪声污染。原始数据中包含大量HTML标签、特殊字符和乱码，直接使用会导致模型训练不稳定。

import re
import pandas as pd

def clean_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    # 统一大小写
    text = text.lower()
    return text.strip()

数据清洗优化

经过多次实验发现，简单的文本清理并不够。我们还需要处理不平衡数据集问题。使用imblearn库进行过采样后，模型效果明显提升。

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 分割数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# SMOTE过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_resampled, y_train_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

特征工程实践

在特征提取阶段，我们尝试了TF-IDF和词向量两种方法。最终发现TF-IDF+N-gram组合效果最佳，避免了词向量训练成本高的问题。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer(
    max_features=10000,
    ngram_range=(1, 3),
    min_df=2,
    max_df=0.8
)
X_tfidf = vectorizer.fit_transform(cleaned_texts)

总结

数据预处理是文本分类任务的基础，必须重视清洗质量和特征选择策略。建议在预处理阶段多尝试不同方案，通过交叉验证确定最优配置。