परिभाषा
पाठ्य डेटा संग्रहण, एआई प्रशिक्षण में उपयोग के लिए पुस्तकों, वेबसाइटों या चैट लॉग जैसे स्रोतों से लिखित भाषा एकत्र करने की प्रक्रिया है।
उद्देश्य
इसका उद्देश्य एनएलपी और एलएलएम विकास के लिए कॉर्पोरा बनाना है।
महत्व
- भाषा मॉडल के लिए कच्चा माल उपलब्ध कराता है।
- कॉपीराइट और लाइसेंसिंग संबंधी मुद्दे उठाता है।
- डेटा विविधता निष्पक्षता और सटीकता को प्रभावित करती है।
- हानिकारक या अप्रासंगिक सामग्री को फ़िल्टर करना होगा.
यह कैसे काम करता है:
- पाठ स्रोतों (वेब, दस्तावेज़, प्रतिलिपियाँ) की पहचान करें।
- अनुमति के साथ पाठ को क्रॉल या स्क्रैप करें.
- सामग्री को साफ़ और सामान्य करें.
- ट्रेसेबिलिटी के लिए मेटाडेटा के साथ संग्रहित करें।
- पूर्व-प्रशिक्षण या फ़ाइन-ट्यूनिंग में उपयोग करें।
उदाहरण (वास्तविक दुनिया)
- कॉमन क्रॉल: विशाल वेब कॉर्पस.
- विकिपीडिया डंप: संरचित पाठ डेटासेट.
- बुक्सकॉर्पस: BERT प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जाता है।
संदर्भ / आगे पढ़ने के लिए
- कॉमन क्रॉल फाउंडेशन.
- जुराफस्की और मार्टिन: भाषण और भाषा प्रसंस्करण।
- आईएसओ/आईईसी टीआर 20547-5: बिग डेटा रेफरेंस आर्किटेक्चर।
- केस-विशिष्ट पाठ डेटा संग्रह
