Merkmale des Forschungsbedarfs
Die akademische Forschung benötigt bereichsspezifische, gekennzeichnete und qualitativ hochwertige Daten.
Maßgeschneiderte Lösungen
- Optimierung von Saatgutdokumenten:Die sorgfältig vorbereitete Datei seed_docs_file enthält die wichtigsten Ressourcen für den Bereich
- Scoring-Anpassung:Trainieren Sie domänenspezifische FastText-Klassifikatoren (mehr als 5000 gelabelte Proben erforderlich)
- Aufbewahrung von Metadaten:Ändern Sie fetch_docs.py, um die URL, die Veröffentlichungszeit und andere für die Studie benötigte Informationen zu erhalten
- Qualitätskontrolle:Mindestschwelle für die Längenbewertung festlegen, um kurze Texte zu filtern
Typischer Anwendungsablauf
- Sammeln Sie Domain-Schlüsselwörter, um erste Seeds zu erstellen
- Schulung professioneller Scoring-Modelle (2-3 Tage)
- YAML konfigurieren, um benutzerdefiniertes Scoring zu ermöglichen
- Regelmäßiges inkrementelles Crawling (wöchentlich empfohlen)
- Manuelle Stichprobenvalidierung (3% Stichprobenumfang)
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCrawl4LLM: Ein effizientes Web Crawling Tool für LLM Pre-TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann Crawl4LLM für den Aufbau professioneller Datensätze in akademischen Forschungsszenarien eingesetzt werden?
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