Der schnelle technologische Fortschritt und der wachsende Bedarf an präzisen und effizienten Datenanalysen haben dazu geführt, dass Organisationen nach maßgeschneiderten Datensätzen suchen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
EIn diesem Artikel beschäftigen wir uns mit der Erstellung maßgeschneiderter Datensätze, die zweisprachige, nach Domäne und Stil klassifizierte Segmente enthalten. Dabei dient uns das Pangeanic BSC-Projekt als Schlüsselbeispiel.
Ein Datensatz (engl. Dataset) ist eine strukturierte Sammlung von Informationen, die numerisch, textuell, visuell oder eine Kombination dieser Datentypen sein können. Datensätze werden in diversen Bereichen und Disziplinen wie Data Science (Datenwissenschaft), Künstlicher Intelligenz (KI), Statistik, wissenschaftlicher Forschung und vielen anderen genutzt, um Analysen, Studien und Experimente durchzuführen. Datensätze lassen sich anhand ihres Typs und ihrer Struktur in verschiedene Kategorien einteilen.
Es gibt verschiedene Arten von Datensätzen, die anhand diverser Merkmale wie Format, Struktur und Zweck klassifiziert werden können. Einige Beispiele für die gängigsten Datensatztypen sind:
Zeitreihendaten: Dies sind Datensätze, welche die Entwicklung einer Variable im Laufe der Zeit erfassen. Sie enthalten in der Regel Zeitstempel, die eine Analyse von Mustern und Trends im Zeitverlauf ermöglichen. Beispiele hierfür sind Wetterdaten, Aktienkursdaten und Verkehrsdaten.
Bilddaten: sDatensätze, die Bilder enthalten, sei es in Form von Fotografien, medizinischen Aufnahmen, Satellitenbildern oder anderen Bildtypen. Diese Datensätze werden typischerweise in Anwendungen der Computer Vision (maschinelles Sehen), Objekterkennung und Bildanalyse verwendet.
Textdaten: Datensätze, die Text in Form von Dokumenten, Textnachrichten, Tweets oder Nachrichtenartikeln enthalten. Sie werden in Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), Stimmungsanalyse (Sentiment-Analyse), Textklassifizierung und anderen textbezogenen Aufgaben eingesetzt.
Social-Media-Daten: Datensätze mit Informationen, die von Nutzern in sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter oder Instagram generiert wurden. Diese Daten werden für die Analyse sozialer Netzwerke, Opinion Mining und Studien zum Online-Verhalten verwendet.
Geodaten (Georäumliche Daten): Datensätze, die geografische Informationen wie GPS-Koordinaten, Karten oder Daten von geospatialen Sensoren enthalten. Sie finden Anwendung in der Kartografie, bei Standortanalysen und zur Geolokalisierung.
Dies sind nur einige Beispiele für existierende Datensatztypen. Datensätze können sehr vielfältig sein und variieren je nach Fachgebiet (Domäne) und Analysezweck.
Datensätze lassen sich auch nach ihrer Struktur klassifizieren. Einige der gängigsten Datentypen je nach Struktur sind:
Die Verwendung eines Datensatzes – einer organisierten und strukturierten Sammlung von Informationen – bietet in verschiedensten Kontexten zahlreiche Vorteile. Nachfolgend sind einige wichtige aufgeführt:
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datensätze fundamentale Werkzeuge bei der Datenanalyse, der Forschung, der Entwicklung von Modellen des Maschinellen Lernens und der fundierten Entscheidungsfindung sind. Sie bieten eine solide Grundlage für die Entscheidungsfindung, den Wissensgewinn, die Identifizierung von Mustern und Chancen sowie die Verbesserung der Nutzererfahrung, was in einer Vielzahl von Anwendungen und Kontexten zu besseren Ergebnissen und einem tieferen Verständnis führen kann.
Maßgeschneiderte Datensätze ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden besser zu verstehen, was die Personalisierung des Produktangebots und die Verbesserung der Kundenerfahrung (Customer Experience) erlaubt.
Der Zugriff auf exklusive und maßgeschneiderte Datensätze kann Organisationen einen signifikanten Wettbewerbsvorteil verschaffen, der es ihnen ermöglicht, fundierte Entscheidungen schneller und effektiver zu treffen.
Maßgeschneiderte Datensätze können zudem wertvolle Einblicke in bestimmte Branchen (Sektoren) bieten und Organisationen dabei helfen, bei Trends und Entwicklungen an der Spitze zu bleiben. Darüber hinaus können sie die Leistung von Modellen des Maschinellen Lernens (ML) verbessern, indem sie hochgradig relevante und domänenspezifische Daten für das Training und die Validierung bereitstellen.
Das Pangeanic BSC-Projekt konzentriert sich auf die Erstellung von maßgeschneiderten Datensätzen, die bilinguale, nach Domäne und Stil klassifizierte Segmente enthalten. Dieser innovative Ansatz reagiert auf die wachsende Nachfrage nach hochwertigen, personalisierten Daten in diversen Sektoren.
Das Projekt legt den Schwerpunkt auf die Sammlung bilingualer Daten, die für das Training von Systemen zur maschinellen Übersetzung (MÜ), Sprachmodellen und anderen Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet werden können. Die Datensätze werden nach Domäne klassifiziert; dies stellt sicher, dass Nutzer auf Daten zugreifen können, die für ihre Branche und ihr Interessengebiet relevant sind, was zu präziseren und aussagekräftigeren Ergebnissen führt. Darüber hinaus ermöglicht die stilistische Klassifizierung eine höhere Granularität der Daten, da die spezifischen Nuancen der verschiedenen Schreibstile und Register berücksichtigt werden.
Um einen annotierten (etikettierten) bilingualen Datensatz Englisch-Katalanisch zu erstellen, wurden die folgenden Schritte durchgeführt:
Da die Repräsentativität bei der Erstellung eines Textdatensatzes entscheidend ist, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Modelle, die ihn verwenden, zu gewährleisten, wurden Richtlinien befolgt, um dies durch die Klassifizierung der Texte nach Domäne und Stil sicherzustellen. So wurde eine Analyse der Label-Definitionen (Annotationen) durchgeführt, um sicherzustellen, dass keine Inkongruenzen oder Überschneidungen (Overlaps) in ihren Definitionen bestanden.
Besondere Sorgfalt wurde zudem auf die Auswahl der Datenquellen gelegt, damit diese vielfältig waren, um Bias (Verzerrungen) zu vermeiden. Ebenso achtete man auf die Gewinnung einer angemessenen Datenmenge aus verschiedenen Quellen und Schreibstilen, um eine Überrepräsentation einzelner Bereiche zu verhindern.
Die Repräsentativität eines Datensatzes ist nicht statisch, sondern kann sich im Laufe der Zeit entwickeln. Es ist wichtig, den Datensatz regelmäßig zu aktualisieren, neue Daten aus verschiedenen Quellen und Schreibstilen hinzuzufügen, mögliche Annotationsfehler zu korrigieren und die Qualität des Datensatzes insgesamt zu verbessern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein umfassender Prozess durchgeführt wurde, der die Auswahl von Domänen und Textstilen, die Identifizierung und Beschaffung von Datenquellen, das Data-Crawling, die Datenbereinigung und -verarbeitung, die Validierung und Annotation sowie die Aufbereitung des Datensatzes für NLP-Anwendungen umfasste. Dieser bilinguale Datensatz Englisch-Katalanisch kann eine sehr wertvolle Ressource sein, insbesondere wenn man bedenkt, dass Katalanisch eine ressourcenarme Sprache (Low-Resource Language) ist.
Indem es maßgeschneiderte Datensätze anbietet, die auf die einzigartigen Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind, setzt das Pangeanic BSC-Projekt einen neuen Standard für Datenqualität und -relevanz. Es ebnet den Weg für die Schaffung effizienterer und präziserer datengesteuerter Lösungen in diversen Sektoren.