Características das necessidades de pesquisa
A pesquisa acadêmica requer dados específicos de domínio, rotulados e de alta qualidade.
Soluções personalizadas
- Otimização de documentos de sementes:O arquivo seed_docs_file cuidadosamente preparado contém os principais recursos para o campo
- Personalização de pontuação:Treine classificadores fastText específicos do domínio (requer mais de 5.000 amostras rotuladas)
- Retenção de metadados:Modifique o fetch_docs.py para manter o URL, o horário de publicação e outras informações necessárias para o estudo
- Controle de qualidade:Definir o limite mínimo de pontuação de comprimento para filtrar textos curtos
Fluxo típico de aplicativos
- Colete palavras-chave de domínio para criar sementes iniciais
- Treinamento de modelos de pontuação profissional (2 a 3 dias)
- Configuração do YAML para ativar a pontuação personalizada
- Rastreamento incremental periódico (recomenda-se semanal)
- Validação de amostragem manual (tamanho da amostra 3%)
Essa resposta foi extraída do artigoCrawl4LLM: uma ferramenta eficiente de rastreamento da Web para pré-treinamento de LLMO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o Crawl4LLM pode ser aplicado para criar conjuntos de dados profissionais em cenários de pesquisa acadêmica?
