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Crawl4LLMは、学術研究のシナリオにおいて、専門的なデータセットを構築するためにどのように適用できるのか？

2025-09-05

1.5 K

研究ニーズの特徴

学術研究には、ドメイン固有の、ラベル付けされた、高品質のデータが必要である。

カスタマイズ・ソリューション

シード文書の最適化：入念に準備されたseed_docs_fileには、この分野の中核となるリソースが含まれている。
得点のカスタマイズ：ドメイン固有のFastText分類器を訓練する（5000以上のラベル付きサンプルが必要）
メタデータの保持：fetch_docs.pyを修正し、URL、公開時間、その他研究に必要な情報を保持する。
品質管理：短いテキストをフィルタリングするために、長さスコアの最小しきい値を設定する

典型的なアプリケーションの流れ

ドメインキーワードを収集し、初期シーズを構築する
プロの採点モデルのトレーニング（2～3日）
カスタムスコアリングを有効にするためのYAMLの設定
定期的なインクリメンタル・クローリング（毎週を推奨）
手動サンプリング検証（3%サンプルサイズ）

この答えは記事から得たものである。Crawl4LLM：LLM事前学習のための効率的なウェブクローリングツールについて

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