进行无损的数据清洗，例如数据去重，数据质量打分等。方便算法同学根据数据标签快速过滤出自己需要的数据。 本小组和语料增强小组的区别是，本小组只打标签，不破坏语料本身，语料增强小组会直接修改语料。

1. 语料去重
   • 清除从不同来源提交给MNBVC项目的文件中，文件完全一致的【已完成】。
   • 找出不同来源，不同渠道导致有细微差别的同一文件，并打上标签，如在不同盗版网站上的同一个小说【已完成】。
   • 通过Word2Vec或Sentence2Vec将语料在句子层面进行向量聚类，找到重复率较高的句子，进行人工或深度学习进行分类，生成政治敏感，色情，广告等黑名单【待进行】。
   • 清洗语料中较长的内部重复，或内部重复出现较多次的情况【待进行】。
2. 网页语料清洗
   • 基于规则对commoncrawl数据做初步清洗，包括：【已完成】
     • 过滤页眉页脚，标签栏等
     • 过滤乱码
     • 不相关的网页标识符
     • 过滤中文占比<70%的网页
     • 过滤中文字符少于10个的段落
     • 敏感词过滤带有脏话、色情、赌博等非法内容的页面
     • 从数据集中删除隐私内容，如身份证号、电话号码、qq号码、电子邮件地址
     • 截断段落的最后一句没有结束标点的句子
     • 繁体转简体
     • 删除了每个句子中的所有多余空格和标点
     • 用空格替换句子中连续空白字符（即选项卡、空格、不可见字符等）
   • 收集正负样本训练fasttext，对低质量文本进行分类，主要去除了赌博广告，色情广告等【已完成】
   • 基于规则对wudao数据进行清洗，收集wudao正负样本作为低质量语料数据，目前优化中【进行中】
3. 小说数据清洗，目前基本清洗完成
   • 基于规则进行清洗 【已完成】
     • 去除连载小说各小节前后与内容不相关的作者的碎碎念
     • 去除小说网站的插入广告
     • 去除特殊字符
     • 去除中文占比低的段落
     • 去除编码异常段落

语料去重： https://github.com/aplmikex/deduplication_mnbvc
低质量文本分类：https://github.com/Mythos-Rudy/mnbvc-fasttext-classification