DeepSeek数据 处理
时间: 2025-02-28 21:04:43 浏览: 54
### DeepSeek 数据处理方法
DeepSeek-V3的数据处理展示了高度优化的特点,覆盖了从原始数据采集到最终训练集构建的整个过程[^1]。具体而言,在获取数据阶段,平台主要利用GitHub作为资源库,从中提取代码片段、Markdown文档(例如README文件)、StackExchange的内容以及其他高质量中文文章[^2]。
#### 数据清洗与预处理
为了确保所使用的资料具备高价值并适合用于模型训练,实施了一系列严格的筛选措施:
- **基于规则的过滤**:移除存在明显语法缺陷或是难以理解的部分;
- **依赖关系解析**:识别并排除那些结构复杂度较低从而可能影响学习效果的信息单元;
- **去重机制**:采用n-gram算法检测并消除冗余条目,防止相同序列多次出现干扰分析结果准确性;
```python
def filter_data(data_list, n=3):
from collections import defaultdict
seen_ngrams = defaultdict(int)
filtered_data = []
for item in data_list:
tokens = tokenize(item) # 假设有一个tokenize函数可以将文本分割成词组
current_ngrams = set([' '.join(tokens[i:i+n]) for i in range(len(tokens)-n+1)])
overlap_count = sum([seen_ngrams[ngram] for ngram in current_ngrams])
if overlap_count / len(current_ngrams) < 0.8: # 如果超过80%的n-gram已经见过,则认为是重复项
filtered_data.append(item)
for ngram in current_ngrams:
seen_ngrams[ngram] += 1
return filtered_data
```
此段Python代码实现了上述提到的一种简单的n-gram去重逻辑,可以根据实际情况调整参数`n`来改变匹配长度,进而控制对于相似性的容忍程度。
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