> ### 摘要
> 一份联合综述指出，大型语言模型（LLMs）正引领数据准备领域发生根本性变革，推动其从传统基于规则的模式全面转向语义驱动的新范式。这一AI赋能的转型显著提升了非结构化数据理解、上下文感知清洗与跨源语义对齐的能力，大幅降低人工干预依赖。LLMs通过深层语言理解与生成能力，使数据准备过程更智能、自适应且可解释，标志着数据工程进入以语义为核心的全新阶段。
> ### 关键词
> LLMs；数据准备；语义驱动；范式变革；AI赋能
## 一、数据准备的传统模式
### 1.1 数据准备的定义与历史演变：从手工处理到自动化工具的发展历程
数据准备，是数据价值链中承前启后的关键环节——它涵盖数据发现、清洗、转换、集成与标注等系列操作，旨在将原始、杂乱、异构的输入转化为高质量、可分析、可建模的就绪数据。回望过去数十年，这一过程曾深深烙印着人力的温度与局限：早期依赖分析师逐行审阅日志、手动修正错别字、用正则表达式“缝合”零散字段；随后，ETL工具兴起，带来了可视化流程编排与批量脚本执行能力，标志着从纯手工迈向半自动化；再后来，低代码平台尝试封装常见清洗逻辑，却仍需预设字段结构与业务规则。每一次演进都提升了效率，却也悄然加固了“结构先行、语义后置”的思维惯性——数据必须先被驯服成表格，才能被理解。而今，当语言不再仅是输出的载体，更成为理解世界的接口，一场静默却深刻的转向已然发生：数据准备，正从对形式的服从，走向对意义的倾听。
### 1.2 基于规则的数据准备方法：规则制定、模板应用与局限性分析
基于规则的方法曾是数据准备的中流砥柱：工程师依据业务文档编写IF-THEN逻辑，DBA维护标准化清洗模板，数据治理团队发布字段映射规范。这些规则如精密齿轮，在结构清晰、变更缓慢的场景中运转稳健。然而，其本质是静态的、离散的、上下文失焦的——一条“将‘Mr.’‘Mrs.’‘Dr.’统一替换为空”规则，无法判断“Dr. Li works at Peking University”中的“Dr.”是头衔还是缩写；一个针对电商订单号的正则校验，会在面对跨境多语言混合编码时戛然而止。规则越细密，覆盖越狭窄；模板越通用，适配越乏力。它擅长处理“已知的已知”，却在“未知的未知”面前束手无策——而这，恰恰是真实世界数据最顽固的底色。
### 1.3 传统数据准备面临的挑战：效率低下、适应性差与语义理解不足
当数据源从数据库延伸至客服对话录音转文本、社交媒体评论、科研论文PDF与传感器日志流，传统方法的裂痕日益刺目：人工标注非结构化文本耗时漫长，跨系统字段对齐常陷于术语歧义的泥沼，同一实体在不同语境下的表述差异（如“iPhone 15 Pro”“苹果15Pro”“15pro”）让基于字符串匹配的清洗频频失效。效率低下，不仅体现为时间成本，更体现为认知负荷——分析师不得不在技术逻辑与业务语义间反复横跳；适应性差，使其难以应对敏捷迭代的业务需求与突发性数据漂移；而最根本的症结，在于语义理解的长期缺席——它能识别“NULL”，却读不懂“暂未填写”背后的协作状态；能标准化“2023/01/01”，却无法推断“去年元旦”所锚定的真实时间坐标。正是这种深层语义鸿沟，使数据准备长期困于“可用”却难达“可思”的境地——直到大型语言模型（LLMs）携语义驱动之力而来，将范式变革的伏笔，写进了每一行待解析的原始数据之中。
## 二、LLMs驱动的语义数据准备
### 2.1 大型语言模型的原理与核心能力：语义理解、文本生成与知识表示
大型语言模型（LLMs）并非简单地记忆词频或匹配模板，而是通过海量文本的自监督学习，在参数空间中构建起稠密、连续、可泛化的语义表征。其核心能力植根于对语言深层结构的建模——不仅能识别“银行”在“去银行存钱”与“河岸的银行”中迥异的指代，更能推断“用户说‘这个太贵了’时隐含的价格敏感与潜在流失风险”。这种语义理解能力，使LLMs超越了符号层面的机械映射，进入意义协商的领域；而其文本生成能力，则不是随机拼接，而是在给定上下文约束下进行概率化意义重构，确保输出既合语法，更合事理；至于知识表示，它不依赖显式知识图谱的三元组存储，却能在推理过程中动态激活、关联与调和分散于训练语料中的隐性常识与领域逻辑。正是这三重能力的协同共振，让LLMs不再将数据视为待切割的字符串，而视作承载意图、情境与关系的意义流——为数据准备从规则驱动转向语义驱动，提供了不可替代的认知基座。
### 2.2 语义驱动数据准备的工作机制：如何理解上下文、识别意图与提取信息
语义驱动的数据准备，本质上是一场人机共构的意义翻译实践。LLMs不再等待预设字段名或正则边界，而是主动进入数据流的语境褶皱：一段客服对话中，“系统崩了”“打不开页面”“一直转圈圈”被统一锚定至“前端加载失败”这一业务语义簇；一份多语种产品描述里，“Wi-Fi 6E”“WiFi6E”“支持第六代WiFi增强版”经由语义对齐，自动收敛为标准化术语。它通过分层注意力机制捕捉长程依赖，在“订单日期：昨天”“发货地：上海浦东新区张江路123号”等碎片化表达中，还原出完整时空坐标与地理层级；它借助提示工程引导意图识别——当输入指令为“请将所有用户反馈归类为体验类、功能类或资费类问题”，模型即刻启动语义聚类而非关键词检索。这种基于上下文感知的动态解析，使数据准备摆脱了对结构先验的依赖，真正实现了“见字如面，读文知意”。
### 2.3 LLMs在数据清洗中的创新应用：自动识别异常值、处理缺失值与标准化数据
LLMs正悄然重写数据清洗的技术脚本：面对一列混杂着“N/A”“暂无”“—”“null”及空白单元格的“入职时间”字段，传统方法需人工枚举掩码规则，而LLMs能依据岗位类型、部门成立时间等周边语义线索，自主判别哪些是真实缺失、哪些是信息未同步、哪些实为无效占位符；在识别异常值时，它不依赖统计阈值，而是比对语义合理性——“客户年龄：287岁”被标记为异常，不仅因超出分布范围，更因违背“人类生命周期”这一基础常识；在标准化环节，它能将“iPhone 15 Pro Max 256GB 深空黑”“苹果手机15pro max 黑色256g”“15PM-256-DK”等多元表达，映射至统一的产品主数据ID，并保留原始表述中的关键修饰维度。这些能力并非取代规则，而是将其升维为可解释、可演进、可对话的语义协议——让每一次清洗，都成为一次微小却确凿的范式践行。
## 三、总结
一份联合综述指出，大型语言模型（LLMs）正在引领数据准备领域发生根本性变革，将数据准备从基于规则的模式转变为基于语义的模式。这一AI赋能的范式变革，标志着数据工程不再局限于结构化约束与显式逻辑编排，而是以深层语义理解为内核，实现对非结构化数据的上下文感知清洗、跨源语义对齐与意图驱动转换。LLMs通过其固有的语义理解、文本生成与知识表示能力，使数据准备过程更具自适应性、可解释性与业务贴合度，显著降低人工干预依赖。该转型并非对传统工具的简单替代，而是重构了人与数据之间的认知关系——从“操作数据”走向“理解数据”，从“准备就绪”迈向“意义就绪”。
