客服聊天记录清洗核心是保留有效信息、消除噪声、统一格式。需分层去除时间戳、系统标记等干扰，重建对话单元，保留标点、大小写、数字及关键词，最终输出结构化对话列表。
客服聊天记录的文本清洗不是简单删空格，核心是保留有效对话信息、消除干扰噪声、统一格式便于后续分析。关键在区分“可删”和“不可删”内容，比如时间戳、客服标识、重复符号属于典型噪声，而用户问题关键词、情绪词、产品名必须保留。
识别并剥离结构化噪声
聊天记录常含固定格式干扰项，如【2024-03-15 10:22:05】、[客服A]、*自动回复*、———、【系统提示】等。建议用正则分层处理：
- 先匹配并移除带方括号/星号的系统标记：
r'\[.*?\]|\*.*?\*' - 再清理标准时间格式（避免误删用户输入中的数字）：
r'\d{4}-\d{2}-\d{2}\s+\d{2}:\d{2}:\d{2}' - 最后剔除连续换行、多余空格、全角空格：
.replace('\u3000', ' ').replace('\n', ' ').strip()
标准化对话角色与换行逻辑
原始记录常混排用户与客服发言，无明确分隔。清洗时需重建对话单元，便于按轮次分析：
- 按常见标识切分（如“用户：”“客服：”“小智：”），用
re.split(r'(用户[:：]|客服[:：]|[\u4e00-\u9fa5]+[:：])', text) - 合并被换行打断的同一句话（例如用户提问跨两行），规则：非句末标点（。！？）结尾的行，优先与下一行拼接
- 过滤纯表情符号行或仅含“嗯”“好的”“收到”等无信息量短语（可建轻量停用词表控制）
保留语义关键特征
清洗不是越干净越好，要为意图识别、情感分析留线索：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 保留中文标点（尤其是问号、感叹号），它们直接反映用户情绪强度
- 不盲目转小写——品牌名（如“iPhone”“微信”）、缩写（“VIP”“FAQ”）需维持原大小写
- 将常见口语缩写映射回规范表达（如“木有”→“没有”，“肿么”→“怎么”），但仅限高频确定项，避免过度纠错
- 数字保留原貌（“充值50元”不能变成“充值五十元”），因金额、编号是关键业务字段
自动化流程封装建议
用函数链式调用提升复用性，每步返回cleaned_text，支持调试中间结果：
- def clean_chat_line(line): → 处理单行基础噪声
- def merge_turns(lines): → 合并同一说话人连续多行
- def normalize_punct(text): → 统一中文标点，修复乱码标点（如?替换成？）
- 最终输出为结构化列表：
[{"role": "user", "text": "怎么查订单？"}, {"role": "agent", "text": "请提供手机号后四位"}]
基本上就这些。清洗效果好不好，不取决于删了多少，而在于下游任务（比如分类、摘要、质检）能不能稳定读出真实意图。边清洗边抽样验证，比一次追求“完美”更实际。
