文本数据清洗算法并行化实现

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。本文将介绍如何通过并行化技术提升文本清洗效率。

清洗任务概述

常见的文本清洗包括：去除特殊字符、统一格式、去除停用词等。对于大规模文本数据集，串行处理效率低下。

并行实现方案

使用Python的multiprocessing模块进行并行化处理：

import multiprocessing as mp
from functools import partial
import re

def clean_text(text, patterns):
    # 定义清洗规则
    for pattern in patterns:
        text = re.sub(pattern, '', text)
    return text.strip()

# 并行处理函数
def parallel_clean(texts, patterns, num_processes=4):
    with mp.Pool(processes=num_processes) as pool:
        cleaned_texts = pool.map(
            partial(clean_text, patterns=patterns), 
            texts
        )
    return cleaned_texts

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    sample_texts = [
        'Hello!!! @#$%^&*() World',
        'Test123 456',
        'Another text with symbols!@#'
    ]
    
    patterns = [
        r'[!@#$%^&*()]',
        r'\d+'
    ]
    
    result = parallel_clean(sample_texts, patterns)
    print(result)