在大模型训练过程中，数据集去重是保证模型质量的关键环节。本文将分享几种提升数据集去重算法准确率的策略，帮助数据科学家更好地处理训练数据。
基础去重方法
首先，传统的基于哈希的去重方法虽然效率高但准确率有限。我们可以使用以下代码进行基础去重：
import hashlib
import pandas as pd
def hash_deduplication(df, column):
df['hash'] = df[column].apply(lambda x: hashlib.md5(x.encode()).hexdigest())
return df.drop_duplicates(subset=['hash']).drop('hash', axis=1)
提升准确率的策略
1. 多特征组合去重
针对文本数据，我们可以同时考虑多个特征：
# 结合文本内容、长度、特殊字符等特征
def multi_feature_deduplication(df):
df['combined_features'] = (
df['text'].str.lower() +
df['length'].astype(str) +
df['special_chars'].astype(str)
)
return hash_deduplication(df, 'combined_features')
2. 编辑距离优化
使用编辑距离来处理近似重复数据：
from difflib import SequenceMatcher
def similarity_deduplication(df, column, threshold=0.9):
texts = df[column].tolist()
keep_indices = []
used_indices = set()
for i, text1 in enumerate(texts):
if i in used_indices:
continue
keep_indices.append(i)
for j, text2 in enumerate(texts[i+1:], i+1):
similarity = SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio()
if similarity > threshold:
used_indices.add(j)
return df.iloc[keep_indices]
实践建议
在实际应用中，建议先用基础哈希去重快速筛选，再用相似度算法处理可能的近似重复项。这样既能保证效率又能提升准确率。
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