文本数据预处理标准化流程

文本数据预处理标准化流程

在大模型训练中，文本数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套标准化的文本预处理流程，适用于各类NLP任务。

标准化预处理步骤

1. 基础清洗

import re
import string

def clean_text(text):
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符和数字
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z\s]', '', text)
    # 移除多余空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

2. 分词处理

from transformers import AutoTokenizer

# 使用预训练tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
def tokenize_and_encode(text):
    return tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)

3. 标准化处理

# 统一日期格式
text = re.sub(r'\d{1,2}/\d{1,2}/\d{4}', 'DATE', text)
# 统一邮箱格式
text = re.sub(r'\S+@\S+', 'EMAIL', text)

这套流程确保了数据的一致性和可复现性，为后续特征工程打下坚实基础。建议在数据集构建阶段就严格执行此标准化流程。