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文章大纲
- 3.1.1 大规模语料库构建：Wikipedia、Common Crawl清洗与分词
- 1. 语料来源分析与数据规模统计
- 1.1 `主流开放语料库对比`
- 2. 数据清洗流程设计
- 2.1 `多阶段清洗管道`
- 2.2 核心算法实现
- 2.2.1 高效去重（MinHash LSH）
- 2.2.2 质量评分模型
- 3. 分词策略与工程实现
- 3.1 分词方案对比
- 3.2 分布式分词流程
- 4. 质量控制与评估体系
- 4.1 质量评估指标
- 4.2 典型清洗前后对比（Common Crawl英文子集）
- 5. 工程实践案例
- 5.1 千节点清洗集群配置
- 性能指标：
- 5.2 开源处理工具链
- 6. 语料构建对模型性能的影响
- 6.1 `消融实验（GPT-3 1.3B参数）`
- 6.2 分词策略影响
- 总结：语料工程的黄金法则
3.1.1 大规模语料库构建：Wikipedia、Common Crawl清洗与分词
1. 语料来源分析与数据规模统计
1.1 主流开放语料库对比
| 语料库 | 原始数据量 | 文本质量 | 语言分布 | 更新频率 | 特殊挑战 |
|---|---|---|---|---|---|
| Wikipedia | 100GB+ | ★★★★★ | 300+语言 | 实时更新 | 模板/超链接/引用清理 |
| Common Crawl | 250TB+ | ★★☆☆☆ | 200+语言 | 月度更新 | 噪音/重复/非文本内容过滤 |
| BookCorpus | 11GB | ★★★★☆ | 英语为主 | 静态 | 版权受限/格式解析< |