剛剛測試弄了約一個77萬筆句子的[樣本]csv，把它命名為'big_data.csv'，內容節錄如下:

it邦幫忙
人之所以痛苦 在於追求錯誤的東西
如果你不給自己煩惱 別人也永遠不可能給你煩惱
今日的執著
會造成明日的後悔
當你對自己誠實的時候
世界上沒有人能夠欺騙得了你
面對現實才能超越現實
不懂得自愛的人 是沒有能力去愛別人的
太陽底下沒有新鮮事

(註:77萬筆句子就是上面的這十行重覆7萬7千次)
然後是[詞庫]csv，把它命名為'small_data.csv'，內容如下:

it
痛cool
追求錯誤
天天上班
很酷
新鮮事

最後是測試的python碼，我把它命名為'numpy_load_data_test.py'，內容如下:

import numpy as np
import datetime
print('準備載入CSV: 	'+str(datetime.datetime.now())[:-7])
big_data = np.loadtxt('big_data.csv', delimiter=',', unpack=True, dtype=str,encoding="utf-8")
print('載入big_data.csv OK: '+str(datetime.datetime.now())[:-7])
small_data = np.loadtxt('small_data.csv', delimiter=',', unpack=True, dtype=str,encoding="utf-8")
print('載入small_data.csv OK: '+str(datetime.datetime.now())[:-7])
print('big_data筆數: '+str(len(big_data)))
print('比對開始: '+str(datetime.datetime.now())[:-7])
for A in small_data:
	B=np.char.find(big_data, A)
	B[B>-1]=1
	B[B<0]=0
	print(A,B)
print('比對結束: '+str(datetime.datetime.now())[:-7])

執行結果:

準備載入CSV: 	2019-08-08 11:41:37
載入big_data.csv OK: 2019-08-08 11:41:43
載入small_data.csv OK: 2019-08-08 11:41:43
big_data筆數: 770902
比對開始: 2019-08-08 11:41:43
it [1 0 0 ... 0 0 0]
痛cool [0 0 0 ... 0 0 0]
追求錯誤 [0 1 0 ... 0 0 0]
天天上班 [0 0 0 ... 0 0 0]
很酷 [0 0 0 ... 0 0 0]
新鮮事 [0 0 0 ... 0 0 1]
比對結束: 2019-08-08 11:41:49

樓主有空可以試試看~
(載入big_data.csv花了約6秒)
跑詞庫迴圈比對big_data時每一圈花費1秒 6筆共花6秒，
如果是以樓主所說 詞庫有3000筆 那有可能總時會花費(3000/60)=50分鐘(粗估)

先分詞再以字元拼音做索引做成dict，搜尋速度會非常快
分詞你可以找 jieba 詞庫，目前收錄的中文詞庫語料真的很全，你可以參考看看
至於轉拼音或注音(做dict key用的)，我個人是把分詞後的結果轉成拼音後存放，拼音字母只有26個字(沒扣掉絕對用不到的子音母音)
GitHub pypinyin

ㄜ...怎麼反而list比較快...Orz
list版本：

import datetime

start = datetime.datetime.now()

test_lst = [
    "it邦幫忙",
    "人之所以痛苦 在於追求錯誤的東西",
    "如果你不給自己煩惱 別人也永遠不可能給你煩惱",
    "今日的執著",
    "會造成明日的後悔",
    "當你對自己誠實的時候",
    "世界上沒有人能夠欺騙得了你",
    "面對現實才能超越現實",
    "不懂得自愛的人 是沒有能力去愛別人的",
    "太陽底下沒有新鮮事",
] * 77000

pat_lst = [
    "it",
    "痛cool",
    "追求錯誤",
    "天天上班",
    "很酷",
    "新鮮事"
]

def gen_exam_lst(pat, test_str):
    return list(map(lambda x: 1 if x in test_str else 0, pat))

[print(t, gen_exam_lst(pat_lst, t)) for t in test_lst]

end = datetime.datetime.now()
print(end-start)

numpy版本：

import numpy as np
import datetime

start = datetime.datetime.now()

test_lst = [
    "it邦幫忙",
    "人之所以痛苦 在於追求錯誤的東西",
    "如果你不給自己煩惱 別人也永遠不可能給你煩惱",
    "今日的執著",
    "會造成明日的後悔",
    "當你對自己誠實的時候",
    "世界上沒有人能夠欺騙得了你",
    "面對現實才能超越現實",
    "不懂得自愛的人 是沒有能力去愛別人的",
    "太陽底下沒有新鮮事",
] * 77000

exam_lst = [
    "it",
    "痛cool",
    "追求錯誤",
    "天天上班",
    "很酷",
    "新鮮事"
]

big_data = np.asarray(test_lst)
small_data = np.asarray(exam_lst)

for A in big_data:
	B=np.char.find(A, small_data)
	B[B>-1]=1
	B[B<0]=0
	print(A,B)

end = datetime.datetime.now()
print(end-start)

在我機器上：
list版本：0:01:43.717999
numpy版本：0:02:42.642017