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README.md

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 L0 阶段主要处理从 Common Crawl 等来源获取的原始网页数据。针对数学网页的特殊性，我们开发了专用的解析策略，而非直接使用通用的 trafilatura 或 readability。
 
-- **统一解析模式 (Unified Parsing)**：自动识别页面类型，尽可能保证完整内容提取。
-- **多级回退策略 (Multi-stage Fallback)**：为了防止解析失败导致数据丢失，我们实施了多级回退机制，确保在结构化解析失败时仍能捕获文本内容。
-- **数学公式标准化 (Math Normalization)**：我们将网页中不同的数学表达统一转换为标准的 LaTeX 格式，实现了数据格式的归一化，便于模型统一学习。
+- **统一解析模式**：自动识别页面类型，尽可能保证完整内容提取。
+- **多级回退策略**：为了防止解析失败导致数据丢失，我们实施了多级回退机制，确保在结构化解析失败时仍能捕获文本内容。
+- **数学公式标准化**：我们将网页中不同的数学表达统一转换为标准的 LaTeX 格式，实现了数据格式的归一化，便于模型统一学习。
 
 ### L1：启发式清洗与过滤
 
@@ -68,10 +68,10 @@ L0 阶段主要处理从 Common Crawl 等来源获取的原始网页数据。针
 
 在获取了包含完整数学公式的文本后，我们通过一系列启发式规则对 L0 数据进行清洗：
 
-- **格式修复 (Mapper)**：
+- **格式修复**：
   - 清理不可见字符、乱码及非自然的连续换行。
   - 移除导航栏、页脚、广告弹窗及"阅读更多"等无关网页噪音。
-- **内容过滤 (Filter)**：
+- **内容过滤**：
   - *长度过滤*：移除过短的文本片段，这些片段通常缺乏上下文，难以支持有效的数学推理训练。
   - *语言识别*：确保数据集主要由高质量的英文及中文数学内容组成。
   - *文档去重*：在文档级别进行去重，防止重复内容对模型训练造成偏差。