Recopilación de datos de texto

Definición

La recopilación de datos de texto es el proceso de reunir lenguaje escrito de fuentes como libros, sitios web o registros de chat para su uso en el entrenamiento de IA.

Propósito

El propósito es crear corpus para el desarrollo de PNL y LLM.

Importancia

• Proporciona materia prima para los modelos de lenguaje.
• Plantea cuestiones de derechos de autor y licencias.
• La diversidad de datos influye en la imparcialidad y la precisión.
• Debe filtrar contenido dañino o irrelevante.

Cómo Funciona

1. Identificar fuentes de texto (web, documentos, transcripciones).
2. Rastrear o raspar texto con permiso.
3. Limpiar y normalizar el contenido.
4. Almacenar con metadatos para trazabilidad.
5. Úselo en pre-entrenamiento o puesta a punto.

Ejemplos (mundo real)

• Rastreo común: gran corpus web.
• Volcados de Wikipedia: conjunto de datos de texto estructurado.
• BooksCorpus: utilizado para entrenar BERT.

Referencias / Lecturas adicionales

• Fundación Common Crawl.
• Jurafsky & Martin. Procesamiento del habla y del lenguaje.
• ISO/IEC TR 20547-5: Arquitectura de referencia de Big Data.
• Recopilación de datos de texto de casos específicos