文章の意味をAIに明確に理解させるため、Pythonの一般的なテクニックを使って簡略化します。文字列から無関係な文字を除去し、モデルが理解しやすいクリーンなテキストを作成することが重要です。
さらに、テキストの標準化と正規化を進め、正確な検索と内容生成を実現するため、一貫性と調和を優先します。
次に、メタデータの扱いによりキーワードや重要なエンティティを特定し、意味検索の精度を向上させます。例えば、spaCyのエンティティ認識機能を用いて、テキスト中の日付や人物、組織などを識別します。
最後に、複数の言語や広範なトピックを含むドキュメントを扱う際、モデルがデータを正しく理解するために、言語変換やトピックモデリングの技術を駆使します。このようなプロセスは、AIがより正確で文脈に即した回答を生成するのに役立ちます。
この記事では、Intelの開発者が、文章解析の精度を飛躍的に高める方法について解説しています。高校生からプロの技術者まで、AIがもたらす明るい未来に興味を持つ全ての人々に向けた内容となっています。
出典 : https://medium.com/intel-tech/four-data-cleaning-techniques-to-improve-large-language-model-llm-performance-77bee9003625