文本数据标准化处理流程设计

在大模型训练中，文本数据的标准化处理是特征工程的关键环节。本文将详细介绍一套完整的文本数据标准化处理流程，帮助数据科学家构建高质量的训练数据集。

标准化处理流程

1. 数据清洗

import re
import pandas as pd

def clean_text(text):
    # 移除特殊字符和多余空格
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

# 应用清洗函数
df['cleaned_text'] = df['raw_text'].apply(clean_text)

2. 编码标准化

import unicodedata

def normalize_unicode(text):
    # 标准化Unicode编码
    return unicodedata.normalize('NFKD', text)

# 处理编码问题
df['normalized_text'] = df['cleaned_text'].apply(normalize_unicode)

3. 分词与词干提取

import nltk
from nltk.stem import PorterStemmer

stemmer = PorterStemmer()

def tokenize_and_stem(text):
    tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())
    return ' '.join([stemmer.stem(token) for token in tokens])

# 应用分词处理
df['processed_text'] = df['normalized_text'].apply(tokenize_and_stem)

4. 长度标准化

# 设置固定长度
max_length = 512
def pad_or_truncate(text, max_len):
    tokens = text.split()
    if len(tokens) > max_len:
        return ' '.join(tokens[:max_len])
    else:
        return ' '.join(tokens + ['<PAD>'] * (max_len - len(tokens)))

# 应用长度标准化
df['final_text'] = df['processed_text'].apply(lambda x: pad_or_truncate(x, max_length))

这套标准化流程确保了文本数据的一致性，为后续的特征提取和模型训练奠定了坚实基础。通过这些可复现的步骤，可以有效提升大模型的训练效率和性能表现。