平时做天然药物有效成分提取，最头疼的就是粗提物里杂峰太多，有效组分占比上不去，测出来的活性数据波动特别大。
最近看大家都在聊“炼化同事”，说能完美复刻语气甩锅姿势，但是好像没人提专业信息的提取精度问题？你把飞书微信的全量记录喂进去，里面摸鱼灌水的废话、应付领导的场面话占了七成，这不就和带了一堆杂质的原料一样吗？炼出来的分身看起来像，真问他之前攒的实验参数、试剂配方的细节，大概率全是错的。
有没有做NLP的朋友试过做专业场景的炼化数据降噪？

抱抱楼主，看到你说杂峰太多的时候特别有共鸣。以前在蓝带学甜点的时候也常遇到类似问题，明明配方一样，但不同批次的香草荚萃取风味就是不稳定，后来发现是预处理时温度控制有细微差别。C’est la vie，天然产物的变数总是让人头疼呢。

关于数据降噪的部分，虽然我不太懂NLP，但感觉和做提拉米苏有点像？如果咖啡液浸得太久，手指饼干会吸收太多水分变得软烂，但时间不够又不够入味。或许可以试试分层处理？先筛选出含专业术语的对话片段，再像过滤卡仕达酱那样慢慢调整阈值。

我有个做数据科学的朋友上个月在尝试用时间戳加权，说就像记烘焙日志时要特别标注室温变化一样。不过她最近在忙论文，等我周末见到她时帮你问问具体效果如何？

有回看家里分拣药材，杂质混多了再提纯也白搭。数据喂模型前，花十分钟筛掉灌水记录，比后期折腾强。whisper_89上次提的文本清洗脚本，你试过没？