Eine Komplettlösung für die Bereinigung von Bildungsdaten
CleanTool bietet ein dreistufiges Verfahren zur Datenoptimierung:
- GrundreinigungImplementierung von Standardbefehlen zum Entfernen von Duplikaten und minderwertigen Daten
python clean_tool.py --input raw_data.json --output stage1.json --gpu True - Domain-Erweiterung:: Daten, die Bildungsmerkmale wie "pädagogisch" und "kognitiv" enthalten, werden durch den Parameter -edu_keywords erhalten.
python clean_tool.py --input stage1.json --output final_data.json --edu_keywords teaching,learning - qualitätssicherungGenerieren von Datenqualitätsberichten mit dem Parameter -metrics (enthält Metriken wie lexikalische Dichte, thematische Kohärenz usw.)
Vorschläge für spezielle Szenarien:
- Beratungsdaten: Hinzufügen des Parameters -sentiment_filter, um einen emotionsgeladenen Dialog zu erhalten
- Mehrsprachige Daten: Sprachentrennung mit dem Parameter -lang en/zh
- Verarbeitung großer Mengen: Verwenden Sie -batch_size 1024, um die Verarbeitungseffizienz zu verbessern.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelEduChat: ein Open-Source-Modell für den BildungsdialogDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die schlechte Qualität der Daten des Bildungsdialogs mit dem CleanTool-Tool beheben?
