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如何优化基于该数据集的文本分类任务预处理流程？

2025-09-05

1.6 K

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。

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'
噪声过滤：
- 使用数据集自带的category字段进行样本加权
- 通过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MaxPooling替代CLS策略

建议使用datasets.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）。