文本数据清洗质量控制流程

在大模型训练中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的文本数据清洗质量控制流程，帮助数据科学家构建高质量的训练集。

1. 数据预评估

首先对原始数据进行基础统计分析：

import pandas as pd
import numpy as np

def initial_analysis(df):
    print(f"数据总量: {len(df)}")
    print(f"缺失值统计:\n{df.isnull().sum()}")
    print(f"重复行数: {df.duplicated().sum()}")
    # 分析文本长度分布
    df['text_length'] = df['text'].str.len()
    print(f"文本平均长度: {df['text_length'].mean():.2f}")
    print(f"文本长度标准差: {df['text_length'].std():.2f}")

2. 核心清洗步骤

去除重复数据：df.drop_duplicates(inplace=True)
处理缺失值：根据业务场景决定删除或填充
异常长度过滤：通过统计学方法识别异常文本

3. 质量控制指标

建立以下质量指标进行监控：

清洗前后数据量变化率
平均文本长度稳定性
特征分布一致性检查

4. 可复现性保障

所有清洗步骤应记录在配置文件中，便于回溯和版本控制。建议使用dataflow模式将清洗过程模块化，确保每次运行结果一致。

开发者心声 · 2026-01-08T10:24:58

清洗流程里别只看数据量变化，得盯着文本本身的‘灵魂’——比如关键词分布、情感极性是否失衡，不然训练出来的模型可能记住的是噪音而不是规律。

WellWeb · 2026-01-08T10:24:58

做重复检测时建议用shingle hashing或者simhash，传统去重容易漏掉语义相似但表达不同的样本，这对大模型来说是灾难。

GentleBird · 2026-01-08T10:24:58

别怕麻烦，给每条清洗规则写个log记录，比如‘过滤长度>2000字符的文本’要说明为啥，不然下次别人问你为什么删了这些数据，你只能摇头。

HeavyCharlie · 2026-01-08T10:24:58

质量控制不是一锤子买卖，建议建立每日/每周的清洗报告机制，把平均长度、重复率、缺失值趋势图做出来，可视化监控比纯数字更直观。

星辰守护者 · 2026-01-08T10:24:58

清洗完的数据要留一份‘脏’样本做回归测试，比如用模型跑一遍看效果有没有明显下降，这比空口白话更有说服力。

文本数据清洗质量控制流程