Сбор текстовых данных

Определение

Сбор текстовых данных — это процесс сбора письменного текста из таких источников, как книги, веб-сайты или журналы чатов, для использования в обучении ИИ.

Цель

Целью является создание корпусов для развития NLP и LLM.

Значение

• Предоставляет исходный материал для языковых моделей.
• Поднимает вопросы авторского права и лицензирования.
• Разнообразие данных влияет на справедливость и точность.
• Необходимо отфильтровывать вредоносный или нерелевантный контент.

Как это работает

1. Определите источники текста (интернет, документы, стенограммы).
2. Сканировать или извлекать текст можно с разрешения.
3. Очистите и нормализуйте контент.
4. Хранить с метаданными для отслеживания.
5. Используйте для предварительной подготовки или точной настройки.

Примеры (реальный мир)

• Common Crawl: большой веб-корпус.
• Дампы Википедии: набор структурированных текстовых данных.
• BooksCorpus: используется для обучения BERT.

Ссылки/Дополнительная литература

• Фонд Common Crawl.
• Джурафски и Мартин. Обработка речи и языка.
• ISO/IEC TR 20547-5: Эталонная архитектура больших данных.
• Сбор текстовых данных для конкретного случая