文本数据格式标准化处理方案

在大模型训练中，文本数据格式标准化是至关重要的第一步。本文将对比几种主流的文本数据格式处理方案。

1. 原始JSON格式处理 这是最常见的格式，但往往存在字段不一致的问题。推荐使用pandas进行清洗：

import pandas as pd
import json

df = pd.read_json('data.json')
# 统一字段名
df.rename(columns={'text_content': 'text', 'label_value': 'label'}, inplace=True)
# 处理缺失值
df['text'].fillna('', inplace=True)

2. TFRecord格式优化 适用于TensorFlow生态，支持高效批量处理：

import tensorflow as tf

def create_example(text, label):
    return tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
        'text': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[text.encode()]))
    }))

3. CSV格式标准化 最易处理，但需要严格定义字段：

import csv

csv_columns = ['id', 'text', 'label']
with open('standardized.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=csv_columns)
    writer.writeheader()

建议根据具体使用场景选择格式，优先考虑数据处理效率与后续模型训练的兼容性。