典型痛点
直接使用BERT等预训练模型处理多源异构数据时，存在文本长度差异大、噪声多等问题影响分类效果。
Optimization solutions
- 动态分词：
- 对数学类数据设置
max_length=256 - 对小红书短文本启用
truncation='only_first'
- 对数学类数据设置
- 噪声过滤：
- 使用数据集自带的category字段进行样本加权
- pass (a bill or inspection etc)
texthero.preprocessing.remove_digits清理数字噪声
- 增强表示：
- 在BERT最后一层后添加领域适配层（DomainAdaptation）
- 对知乎长文本采用
MaxPoolingsubstitute forCLSbe tactful
Practice Recommendations
Recommended Usedatasets.DatasetDict划分训练/验证集时，保持8:1:1比例，验证集应覆盖所有数据类别（math/logic/general）。
This answer comes from the articleChinese based full-blooded DeepSeek-R1 distillation dataset, supports Chinese R1 distillation SFT datasetThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化基于该数据集的文本分类任务预处理流程？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil