教育数据清洗的全流程方案
CleanTool提供三步数据优化法：
- 基础清洗：执行标准命令去除重复项和低质量数据
python clean_tool.py --input raw_data.json --output stage1.json --gpu True - 领域强化：通过–edu_keywords参数保留含”教学””认知”等教育特征的数据
python clean_tool.py --input stage1.json --output final_data.json --edu_keywords teaching,learning - 质量验证：使用–metrics参数生成数据质量报告（包含词汇密度、主题一致性等指标）
对特殊场景的建议：
- 心理咨询数据：增加–sentiment_filter参数保留情感丰富的对话
- 多语言数据：搭配–lang en/zh参数实现语种分离
- 大规模处理：采用–batch_size 1024提升处理效率
この答えは記事から得たものである。EduChat：オープンソースの教育対話モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 如何通过CleanTool工具解决教育对话数据质量不佳的问题？
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