NLP数据清洗避坑指南：特殊符号过滤、乱码修复、冗余文本去重的3种高效方案

在NLP项目中，“数据清洗”是连接“原始数据”与“可用特征”的关键环节——未经清洗的文本可能包含特殊符号、乱码、重复内容，直接输入模型会导致训练噪声增加，甚至让模型学习到错误规律（如将“###”识别为有效语义）。本文聚焦NLP数据清洗的三大核心痛点：特殊符号过滤、乱码修复、冗余文本去重，提供可直接复用的技术方案与避坑技巧，帮你快速提升数据质量。

一、特殊符号过滤：从“杂乱文本”到“干净内容”

特殊符号是NLP数据中最常见的“噪声”，包括HTML标签（如 <br> ）、无意义符号（如“★、■”）、转义字符（如“\n、\t”）等，若不处理会干扰分词、词向量生成等后续步骤。

1. 先分类：明确要过滤的符号类型

不同来源的数据，特殊符号的分布差异极大，需先分类再针对性处理：

- 格式类符号：转义字符（\n、\t、\r）、HTML/XML标签（ <div> 、 <img src="..."> ）、Markdown语法（#、**），常见于爬取的网页文本、用户输入的带格式内容；
- 装饰类符号：表情符号（😂、👍）、特殊符号（★、■、——）、拼音/英文符号（·、_、~），常见于UGC评论、社交平台文本；
- 不可见符号：全角空格（\u3000）、零宽空格（\u200B）、软回车，肉眼难以识别，但会导致文本长度计算错误、分词断裂。

2. 高效过滤方案：正则+工具库组合

方案核心：用正则表达式匹配“噪声模式”，结合工具库处理复杂场景

- 基础符号过滤（Python代码示例）：
针对格式类、装饰类符号，用正则匹配并替换为空字符串，覆盖90%以上的基础场景：
import re

def clean_special_chars(text):
# 1. 移除HTML标签
text = re.sub(r'<[^>]+>', '', text)
# 2. 移除转义字符（\n、\t、\r）
text = re.sub(r'[\n\t\r]', '', text)
# 3. 移除特殊符号（保留中文、英文、数字、常见标点）
# 匹配规则：除了[\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9，。！？；：""''（）]之外的字符
text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9，。！？；：""''（）]', '', text)
# 4. 移除全角空格、零宽空格
text = text.replace('\u3000', '').replace('\u200B', '')
return text

# 测试：原始杂乱文本
raw_text = "<p>今天天气真好！★\n适合去公园~ \u3000（附图片<img src='park.jpg'>）</p>"
clean_text = clean_special_chars(raw_text)
print(clean_text) # 输出：今天天气真好！适合去公园（附图片）<