DeepSeek筛选数据
时间: 2025-03-02 16:02:20 浏览: 121
### 使用 DeepSeek 进行数据筛选的方法
#### 数据源的选择
为了确保用于训练模型的数据具有高质量,DeepSeek 主要从 GitHub 平台获取原始数据。这不仅限于代码本身,还包括 Markdown 文件(如项目说明文档)和其他形式的文本资源[^2]。
#### 初步清洗与预处理
在获得初始数据集合之后,会执行一系列初步清理操作以移除不必要的部分。例如,任何违反隐私政策的信息都会被匿名化处理;同时也会剔除那些明显不符合标准的内容,比如存在严重语法错误或是结构混乱难以理解的部分[^3]。
#### 基于规则的过滤机制
采用特定规则来进一步精炼数据集。此过程可能涉及到识别并排除不满足一定条件的条目,如可读性和模块化的评估指标较低者将被淘汰出局。此外,还会利用依赖关系解析技术检测潜在问题,并采取措施加以修正或舍弃有问题的数据片段。
#### 防止重复项的技术手段
为了避免过度拟合现象的发生,在最终确定前还需要经历一次严格的去重环节。这里运用到了 n-gram 分析法——即当发现新加入的数据中有连续多个词组已经存在于现有库内时,则认为二者高度相似甚至相同而予以剔除。
```python
def filter_data(data_list, n_grams=5):
seen_ngrams = set()
filtered_data = []
for data in data_list:
tokens = tokenize(data) # 自定义分词函数
current_ngrams = [' '.join(tokens[i:i+n_grams]) for i in range(len(tokens)-n_grams+1)]
overlap = any(ngram in seen_ngrams for ngram in current_ngrams)
if not overlap:
filtered_data.append(data)
# 更新已见 n-gram
seen_ngrams.update(current_ngrams)
return filtered_data
```
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