文本数据预处理流水线构建实践

文本数据预处理流水线构建实践

在大模型训练中，高质量的文本数据预处理是确保模型性能的关键环节。本文将分享一个可复现的文本预处理流水线构建方法，涵盖从原始数据到特征工程的完整流程。

核心预处理步骤

1. 文本清洗：去除特殊字符、HTML标签和多余空白

import re
import string

def clean_text(text):
    # 去除HTML标签
    text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
    # 去除特殊字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 标准化空白
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

2. 分词与词形还原：使用spaCy进行专业分词处理

import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

def preprocess_pipeline(text):
    doc = nlp(text)
    tokens = [token.lemma_.lower() for token in doc if not token.is_stop]
    return ' '.join(tokens)

3. 特征提取：构建TF-IDF向量表示

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf = TfidfVectorizer(max_features=10000, ngram_range=(1,2))
X_tfidf = tfidf.fit_transform(cleaned_texts)

工程化建议

• 将预处理逻辑封装为可复用的Pipeline组件
• 使用Dask进行大规模数据并行处理
• 配置版本控制避免数据污染

该流水线可直接用于LLM训练前的数据准备阶段，确保数据质量一致性。