文本数据清洗效率优化技巧
在大模型训练过程中，文本数据清洗是至关重要的预处理环节。本文将分享几种提升文本清洗效率的实用技巧。
1. 批量处理 vs 单条处理
传统的逐行处理方式效率低下，建议使用pandas的向量化操作：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('text_data.csv')
# 优化前：逐行处理
# for i, row in df.iterrows():
# df.loc[i, 'cleaned_text'] = clean_text(row['text'])
# 优化后：向量化处理
df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text)
2. 缓存机制应用
对于重复的清洗操作，使用functools.lru_cache：
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=10000)
def clean_text(text):
# 清洗逻辑
return cleaned_text
3. 多进程并行处理
针对大规模数据集，可利用multiprocessing：
from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp
def process_chunk(chunk):
return [clean_text(text) for text in chunk]
# 分块并行处理
pool = Pool(mp.cpu_count())
results = pool.map(process_chunk, data_chunks)
pool.close()
这些技巧可将清洗效率提升5-10倍，建议根据数据规模选择合适的优化方案。
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