文本数据清洗算法改进方案

文本数据清洗算法改进方案

在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套针对文本数据的清洗优化方案。

问题分析

传统清洗方法存在以下局限：

• 去除停用词过于简单化
• 标点符号处理不统一
• 缺乏对领域特定噪声的识别

改进方案

1. 智能停用词过滤

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from sklearn.feature_extraction.text import ENGLISH_STOP_WORDS

# 结合NLTK和sklearn的停用词表
stop_words = set(stopwords.words('english')) | set(ENGLISH_STOP_WORDS)

2. 领域特定清洗

import re

def advanced_clean(text):
    # 移除URL
    text = re.sub(r'http\S+', '', text, flags=re.MULTILINE)
    # 移除邮箱
    text = re.sub(r'\S+@\S+', '', text)
    # 标准化数字格式
    text = re.sub(r'\d+', 'NUMBER', text)
    return text

3. 语义一致性检查 使用词向量模型识别语义异常的文本片段，提高清洗准确率。

复现步骤

1. 准备训练数据集
2. 应用上述清洗函数
3. 验证清洗效果
4. 调整参数优化

该方案相比传统方法，能有效提升文本质量，为大模型训练提供高质量输入。