GPT数据处理全流程：从清洗到训练集

GPT 数据处理教程：从原始文本到高质量训练集

数据处理是构建高效 GPT 模型的关键步骤。本教程详细讲解如何清洗、转换和优化文本数据，使其适合训练语言模型。以下内容涵盖数据处理全流程，并提供可复用的代码示例。

数据获取与初步清洗

原始文本数据通常包含噪声和无关内容。从网页、PDF 或数据库获取数据后，需进行基础清洗：

import re
from bs4 import BeautifulSoup

def clean_text(raw_text):
    # 移除HTML标签
    clean_text = BeautifulSoup(raw_text, "html.parser").get_text()
    # 替换连续换行符
    clean_text = re.sub(r'\n+', '\n', clean_text)
    # 移除特殊字符
    clean_text = re.sub(r'[^\w\s.,!?]', '', clean_text)
    return clean_text.strip()

# 示例用法
dirty_text = "<p>This is <b>sample</b> text!!  </p>"
print(clean_text(dirty_text))  # 输出: "This is sample text!!"

文本标准化处理

统一文本格式可提高模型训练效率。标准化包括大小写处理、拼写纠正和缩写扩展：

import contractions
from textblob import TextBlob

def standardize_text(text):
    # 扩展缩写
    expanded_text = contractions.fix(text)
    # 自动纠正拼写
    blob = TextBlob(expanded_text)
    corrected_text = str(blob.correct())
    # 统一为小写（可选）
    return corrected_text.lower()

# 示例
print(standardize_text("I'm gonna fix this text."))  
# 输出: "i am going to fix this text."

文本分块与分段

GPT模型有上下文长度限制，需将长文本分割为适当片段：

from nltk.tokenize import sent_tokenize

def chunk_text(text,