据悉，在传统的特征选择方法中，数据工程师通常依赖统计学相关性来筛选特征。然而，这种方法忽略了数据的业务背景和实际应用价值。数据萃取以解决具体业务问题为目标，通过领域专家知识和经验，识别出对业务目标真正有用的数据。在工业场景中，传感器数据结合维修记录可以提取关键故障模式，从而提高预测准确率和计算效率。文本分析场景下，通过提取书籍目录框架和核心论点形成文本摘要能够更快地理解书籍内容并提高分析效率。 数据萃取不仅追求完整性或多样性, 而是聚焦于解决具体问题，并依赖领域专家知识指导筛选和重构过程。
据悉, 数据萃取实现过程包括：业务倒推分析、双通道过滤和轻量化封装这三个核心步骤, 确保从海量数据中提取最核心、最有价值信息。
通过业务倒推分析, 数据萃取确保围绕业务目标展开避免了冗余无效的数据; 双通道过滤机制则保证了高质量可靠性；轻量化封装方法使得模型输出既准确也可被人类理解信任。
在构建“三高”（即对齐、密度、响应）数据集方面, 数据萃取发挥显著作用为其构建提供关键支持.
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