文本数据清洗中的语义理解应用
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。文本数据清洗作为特征工程的重要环节，需要结合语义理解技术提升清洗效果。
语义清洗的核心方法
1. 基于词向量的相似度过滤 使用预训练词向量（如Word2Vec、BERT）计算文本间语义相似度，识别并去除重复或高度相似的内容。通过以下步骤实现：
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np
# 计算文本向量相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(text_vectors)
# 设置阈值过滤重复项
threshold = 0.95
similar_pairs = np.where(similarity_matrix > threshold)
2. 意图识别清洗 通过识别文本的语义意图，过滤掉无关或噪声数据。使用轻量级NLP模型进行分类：
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
result = classifier(text, candidate_labels=["spam", "advertisement", "normal"])
实际应用建议
- 结合业务场景定制清洗规则
- 建立语义清洗的自动化流水线
- 定期更新语义模型以适应数据变化
这种基于语义理解的数据清洗方法，能够显著提升训练数据质量，为大模型提供更纯净的输入。
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