大规模语料库构建质量控制

在大模型训练中，语料库质量直接决定了模型性能。本文将分享一套可复现的高质量语料库构建流程。

数据清洗步骤：

1. 去重处理：使用Python的pandas库进行重复内容过滤

import pandas as pd
df = pd.read_csv('corpus.csv')
df_clean = df.drop_duplicates(subset=['content'])

2. 质量评估：通过文本长度、字符多样性等指标筛选

from collections import Counter
char_freq = Counter(''.join(df_clean['content'].tolist())))
min_length = 50  # 最小文本长度
filtered_df = df_clean[df_clean['content'].str.len() >= min_length]

3. 数据增强：使用同义词替换、句子重写等技术扩充语料
4. 人工抽检：按10%比例随机抽样，人工验证内容质量

特征工程要点：

• 文本分词预处理
• TF-IDF向量化
• 语言模型嵌入特征提取

通过以上流程，我们能有效提升语料库质量，为大模型训练奠定坚实基础。