ટેક્સ્ટ ડેટા સંગ્રહ

વ્યાખ્યા

ટેક્સ્ટ ડેટા કલેક્શન એ AI તાલીમમાં ઉપયોગ માટે પુસ્તકો, વેબસાઇટ્સ અથવા ચેટ લોગ જેવા સ્ત્રોતોમાંથી લેખિત ભાષા એકત્રિત કરવાની પ્રક્રિયા છે.

હેતુ

આનો હેતુ NLP અને LLM વિકાસ માટે કોર્પોરા બનાવવાનો છે.

મહત્વ

• ભાષા મોડેલો માટે કાચો માલ પૂરો પાડે છે.
• કૉપિરાઇટ અને લાઇસન્સિંગના મુદ્દાઓ ઉભા કરે છે.
• ડેટા વિવિધતા નિષ્પક્ષતા અને ચોકસાઈને પ્રભાવિત કરે છે.
• હાનિકારક અથવા અપ્રસ્તુત સામગ્રીને ફિલ્ટર કરવી આવશ્યક છે.

તે કેવી રીતે કામ કરે છે

1. ટેક્સ્ટ સ્ત્રોતો (વેબ, દસ્તાવેજો, ટ્રાન્સક્રિપ્ટ્સ) ઓળખો.
2. પરવાનગી સાથે ટેક્સ્ટ ક્રોલ કરો અથવા સ્ક્રેપ કરો.
3. સામગ્રીને સાફ કરો અને સામાન્ય બનાવો.
4. ટ્રેસેબિલિટી માટે મેટાડેટા સાથે સ્ટોર કરો.
5. પ્રી-ટ્રેનિંગ અથવા ફાઇન-ટ્યુનિંગમાં ઉપયોગ કરો.

ઉદાહરણો (વાસ્તવિક દુનિયા)

• સામાન્ય ક્રોલ: મોટું વેબ કોર્પસ.
• વિકિપીડિયા ડમ્પ્સ: સ્ટ્રક્ચર્ડ ટેક્સ્ટ ડેટાસેટ.
• બુક્સકોર્પસ: BERT ને તાલીમ આપવા માટે વપરાય છે.

સંદર્ભો / વધુ વાંચન

• કોમન ક્રોલ ફાઉન્ડેશન.
• જુરાફ્સ્કી અને માર્ટિન. વાણી અને ભાષા પ્રક્રિયા.
• ISO/IEC TR 20547-5: બિગ ડેટા રેફરન્સ આર્કિટેક્ચર.
• કેસ-વિશિષ્ટ ટેક્સ્ટ ડેટા સંગ્રહ