模型训练语料——文本修复

Question

#反思——文本修复
在做模型训练语料的时候，PDF通过识别成文本，现在只做了一些基础的无用信息或错误信息清洗。
但这显然是不够的，因为其中不可避免地会有识别错误，导致句子断裂，缺失等。
因此除了清洗之外，是需要对识别文本进行修复。
正如Qwen3技术报告里面说的：To further expand the pre-training data corpus, we first employ the Qwen2.5-VL model (Bai et al., 2025) to perform text recognition on a large volume of PDF-like documents. The recognized text is then refined using the Qwen2.5 model (Yang et al., 2024b), which helps improve its quality.
需要完善公认的文本。

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在模型训练语料的处理过程中，文本修复是一个至关重要的环节。尤其是在从PDF等非结构化文档中提取文本时，由于OCR（光学字符识别）或扫描质量的问题，常常会出现识别错误、句子断裂、缺失、标点混乱、语法错误等问题。这些问题会严重影响后续的模型训练效果。

因此，除了基础的清洗外，还需要进行文本修复，以提高文本的质量和可用性。以下是一些关键的文本修复步骤与解决方案，并结合Qwen3技术报告中的方法进行说明：

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一、文本修复的关键步骤

1. OCR后文本初步清洗

• 目的：去除无意义字符、非法符号、重复内容等。
• 常用方法：
  • 去除特殊字符（如@, #, &等）
  • 删除空白行、空格过多的段落
  • 去除页眉页脚、页码、表格标题等非正文内容
• 代码示例（Python）：

  import re
  
  def clean_text(text):
      # 移除特殊字符
      text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
      # 移除多个空格
      text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
      return text
  

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2. 句子完整性修复

• 问题：OCR识别导致句子断裂，例如“机器学习是AI的重”变成“机器学习是AI的重”。
• 解决方法：
  • 使用语言模型（如Qwen、BERT等）对不完整句子进行补全。
  • 利用上下文信息判断句子是否完整。
• 代码示例（使用Hugging Face的Transformers库）：

  from transformers import pipeline
  
  fill_mask = pipeline("fill-mask", model="bert-base-uncased")
  sentence = "机器学习是AI的重"
  result = fill_mask(sentence + "[MASK]")
  print(result[0]['token_str'])  # 输出可能为 "重要"
  

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3. 语法与拼写检查

• 问题：OCR识别错误导致拼写错误或语法错误。
• 解决方法：
  • 使用拼写检查工具（如pyspellchecker）
  • 使用语法检查工具（如language-tool-python）
• 代码示例：

  from spellchecker import SpellChecker
  from language_tool_python import LanguageTool
  
  def correct_spelling_and_grammar(text):
      spell = SpellChecker()
      words = text.split()
      corrected_words = [spell.correction(word) if word not in spell else word for word in words]
      corrected_text = ' '.join(corrected_words)
  
      tool = LanguageTool('en_US')
      matches = tool.check(corrected_text)
      corrected_text = tool.correct(corrected_text)
      return corrected_text
  

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4. 句法结构修复

• 问题：句子结构不完整或逻辑不通。
• 解决方法：
  • 使用序列标注模型（如BERT、RoBERTa）预测句子结构。
  • 使用生成式模型（如GPT、Qwen）对句子进行重构。
• 代码示例（使用Qwen API）：

  # 假设你有一个调用Qwen API的函数
  def repair_sentence(text):
      prompt = f"请修复以下句子：{text}"
      response = qwen_api_call(prompt)
      return response
  

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5. 上下文一致性修复

• 问题：一段文本中前后语义不一致或逻辑混乱。
• 解决方法：
  • 使用上下文感知的模型（如Transformer-based models）来理解整体语义。
  • 对于长文本，可以按段落或句子进行修复，再重新组合。
• 代码示例：

  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")
  model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn")
  
  def repair_paragraph(text):
      inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=1024, truncation=True)
      outputs = model.generate(**inputs, max_length=1024, num_beams=5, early_stopping=True)
      return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
  

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二、推荐的文本修复流程（有序列表）

1. OCR后文本初步清洗

   • 去除无意义字符、非法符号、空白行等。

2. 句子完整性修复

   • 使用语言模型补全不完整句子。

3. 语法与拼写检查

   • 使用拼写检查工具和语法检查工具修正错误。

4. 句法结构修复

   • 使用生成式模型或序列标注模型优化句子结构。

5. 上下文一致性修复

   • 按段落或句子修复，确保整体语义一致。

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三、总结

文本修复是提升模型训练语料质量的关键步骤，特别是在从PDF等非结构化文档中提取文本时。通过上述五步流程，可以显著提高文本的准确性和可读性，从而为后续的模型训练提供高质量的数据支持。

如果需要，我也可以为你提供一个完整的文本修复流水线代码，结合OCR后的文本处理、清洗、修复与验证。