本申請(qǐng)涉及自然語言處理，尤其涉及一種基于語料清洗的提質(zhì)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，尤其是自然語言處理(nlp)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，海量的文本數(shù)據(jù)成為模型訓(xùn)練和應(yīng)用的關(guān)鍵資源。然而，原始語料中常常包含大量噪聲、不完整或冗余的信息，這些問題嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而制約了模型的訓(xùn)練效果和實(shí)際應(yīng)用性能。現(xiàn)有技術(shù)中，雖然一些基本的語料清洗方法如去除停用詞、分詞、拼寫糾正等在一定程度上緩解了這些問題，但仍存在顯著不足。例如，這些方法難以有效識(shí)別和處理上下文關(guān)聯(lián)性錯(cuò)誤，無法充分理解和處理復(fù)雜的語義信息，從而導(dǎo)致清洗效果有限，無法滿足高質(zhì)量語料的需求。

2、為了解決這些問題，先進(jìn)的語料清洗技術(shù)逐漸引入更多智能化和自動(dòng)化的手段。通過結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法，新的語料清洗技術(shù)能夠更高效地識(shí)別和過濾噪聲，修正語法和拼寫錯(cuò)誤，并在語義層面上保證數(shù)據(jù)的一致性和完整性。例如，基于上下文的語言模型可以有效地識(shí)別并修正語料中的語義錯(cuò)誤，而利用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型(如bert、gpt等)則能夠更準(zhǔn)確地處理復(fù)雜的語義信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。此外，結(jié)合人工智能和人類專家的反饋循環(huán)，可以不斷優(yōu)化和改進(jìn)清洗算法，逐步提升語料的整體質(zhì)量，為模型的訓(xùn)練和實(shí)際應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的一個(gè)目的是提供一種基于語料清洗的提質(zhì)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品，至少用以解決語料數(shù)據(jù)純凈度和準(zhǔn)確度不足的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)的一些實(shí)施例提供了以下幾個(gè)方面：

3、第一方面，本申請(qǐng)的一些實(shí)施例還提供了一種基于語料清洗的提質(zhì)方法，包括通過多層次語料清洗策略對(duì)語料數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所述多層次語料清洗策略包括基礎(chǔ)清洗、深度清洗和語義清洗；通過所述基礎(chǔ)清洗去除所述語料數(shù)據(jù)的無關(guān)信息；通過所述深度清洗調(diào)整所述語料數(shù)據(jù)的詞句結(jié)構(gòu)；通過所述語義清洗識(shí)別并糾正所述語料數(shù)據(jù)的語義錯(cuò)誤；對(duì)經(jīng)過所述多層次語料清洗策略處理后的所述語料數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、噪聲過濾和上下文優(yōu)化。

4、第二方面，本申請(qǐng)的一些實(shí)施例還提供了一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：一個(gè)或多個(gè)處理器；以及存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令的存儲(chǔ)器，所述計(jì)算機(jī)程序指令在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行如上所述方法的步驟。

5、第三方面，本申請(qǐng)的一些實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序指令，所述計(jì)算機(jī)程序指令可被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如上所述的方法。

6、第四方面，本申請(qǐng)的一些實(shí)施例還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述方法的步驟。

7、與相關(guān)技術(shù)相比，本申請(qǐng)實(shí)施例提供的方案中，通過多層次清洗策略和質(zhì)量提升技術(shù)，提高了語料的凈化程度，減少了噪聲和冗余信息，使得訓(xùn)練模型在準(zhǔn)確率和魯棒性方面均有明顯提升；高質(zhì)量的語料提高了模型訓(xùn)練效果，減少了因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題帶來的反復(fù)調(diào)試和修正工作，降低了開發(fā)成本。

技術(shù)特征：

1.一種基于語料清洗的提質(zhì)方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多層次語料清洗策略包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述噪聲過濾包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述上下文優(yōu)化包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)包括根據(jù)上下文和詞頻進(jìn)行同義詞替換。

8.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序/指令，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)實(shí)施例涉及自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于語料清洗的提質(zhì)方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。通過多層次語料清洗策略對(duì)語料數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，所述多層次語料清洗策略包括基礎(chǔ)清洗、深度清洗和語義清洗；通過所述基礎(chǔ)清洗去除所述語料數(shù)據(jù)的無關(guān)信息；通過所述深度清洗調(diào)整所述語料數(shù)據(jù)的詞句結(jié)構(gòu)；通過所述語義清洗識(shí)別并糾正所述語料數(shù)據(jù)的語義錯(cuò)誤；對(duì)經(jīng)過所述多層次語料清洗策略處理后的所述語料數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)、噪聲過濾和上下文優(yōu)化。通過多層次清洗策略和質(zhì)量提升技術(shù)，提高了語料的凈化程度，減少了噪聲和冗余信息?？梢灾辽儆靡越鉀Q語料數(shù)據(jù)純凈度和準(zhǔn)確度不足的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：山棟明,黃海清,劉紅,陳浩
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海庫帕思科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30