Il rapido progresso della tecnologia e la crescente necessità di un'analisi dei dati precisa ed efficace hanno spinto le organizzazioni a cercare dataset personalizzati adattati alle loro esigenze specifiche.
In questo articolo, esploreremo la creazione di dataset personalizzati che contengono segmenti bilingui classificati per dominio e stile, utilizzando il progetto Pangeanic BSC come esempio chiave.
Un dataset (o insieme di dati) è una raccolta strutturata di informazioni che possono essere numeriche, testuali, visive o una combinazione di questi tipi di dati. I dataset vengono utilizzati in vari campi e discipline, come la scienza dei dati, l'intelligenza artificiale, la statistica, la ricerca scientifica e molti altri, per condurre analisi, studi ed esperimenti. I dataset possono essere suddivisi in diverse categorie in base al loro tipo e alla loro struttura.
Esistono vari tipi di dataset che possono essere classificati in base a diverse caratteristiche, come il formato, la struttura e lo scopo. Alcuni esempi dei dataset più comuni in base al tipo sono:
Dati di serie temporali (Time series data): sono dataset che registrano l'evoluzione di una variabile nel tempo. Questi dataset hanno solitamente timestamp associati, che permettono di analizzare pattern e tendenze nel tempo. Alcuni esempi di dataset di serie temporali includono dati meteorologici, dati sui prezzi delle azioni e dati sul traffico.
Dati di immagini (Image data): sono dataset che contengono immagini, siano esse fotografie, immagini mediche, immagini satellitari o di altro tipo. Questi dataset vengono generalmente utilizzati in applicazioni di visione artificiale (computer vision), riconoscimento di oggetti e analisi di immagini.
Dati testuali (Text data): sono dataset che contengono testo, come documenti, messaggi di testo, tweet o notizie. Questi dataset vengono utilizzati in applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), analisi del sentiment, classificazione del testo e altri compiti legati all'elaborazione testuale.
Dati dei social network (Social media data): sono dataset che contengono informazioni generate dagli utenti su social network come Facebook, Twitter o Instagram. Questi dataset vengono utilizzati nell'analisi dei social network, nell'opinion mining e negli studi sul comportamento online.
Dati geospaziali (Geospatial data): sono dataset che contengono informazioni geografiche, come coordinate GPS, mappe o dati provenienti da sensori geospaziali. Questi dataset vengono utilizzati in applicazioni di cartografia, analisi della posizione e geolocalizzazione.
Questi sono solo alcuni esempi dei tipi di dataset esistenti. I dataset possono essere molto eterogenei e variare a seconda del dominio e dello scopo dell'analisi.
I dataset possono essere classificati anche in base alla loro struttura. Alcuni dei tipi di dati più comuni in base alla loro struttura sono:
Utilizzare un dataset, che è una raccolta di informazioni organizzata e strutturata, offre numerosi vantaggi in diversi contesti. Di seguito ne elenchiamo alcuni importanti:
In sintesi, i dataset sono strumenti fondamentali nell'analisi dei dati, nella ricerca, nello sviluppo di modelli di machine learning e nel processo decisionale informato. Forniscono una base solida per prendere decisioni, acquisire conoscenze, identificare pattern e opportunità e migliorare l'esperienza utente, il che può portare a risultati migliori e a una maggiore comprensione in una grande varietà di applicazioni e contesti.
I dataset personalizzati permettono alle aziende di comprendere meglio i propri clienti, rendendo possibile la personalizzazione dell'offerta di prodotti e il miglioramento della customer experience.
L'accesso a dataset esclusivi e personalizzati può fornire alle organizzazioni un vantaggio competitivo significativo, consentendo loro di prendere decisioni informate in modo più rapido ed efficace.
I dataset personalizzati possono anche offrire informazioni preziose su settori specifici e aiutare le organizzazioni a rimanere all'avanguardia rispetto alle tendenze e alle evoluzioni. Inoltre, possono migliorare le prestazioni dei modelli di machine learning fornendo dati altamente pertinenti e specifici del dominio per l'addestramento e la validazione.
Il progetto Pangeanic BSC si concentra sulla creazione di dataset personalizzati che contengono segmenti bilingui classificati per dominio e stile. Questo approccio innovativo risponde alla crescente domanda di dati personalizzati di alta qualità in diversi settori.
Il progetto pone l'accento sulla raccolta di dati bilingui, che possono essere utilizzati per addestrare sistemi di traduzione automatica, modelli linguistici e altre applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). I dataset sono classificati per dominio, garantendo agli utenti l'accesso a dati rilevanti per il loro settore e area di interesse, portando a risultati più precisi e significativi. Inoltre, la classificazione stilistica permette una maggiore granularità dei dati, tenendo conto delle sfumature specifiche dei diversi stili e registri di scrittura.
Per creare un dataset bilingue inglese-catalano etichettato, sono stati seguiti diversi passaggi, dettagliati di seguito:
Poiché la rappresentatività nella costruzione di un dataset testuale è essenziale per assicurare la qualità e l'affidabilità dei modelli che lo utilizzeranno, sono state seguite alcune linee guida al fine di garantirla, classificando tali testi per dominio e stile. In questo modo, è stata effettuata un'analisi della definizione delle etichette (tag), per assicurare che non esistessero incongruenze o sovrapposizioni nelle loro definizioni.
Inoltre, è stata prestata particolare attenzione alla selezione delle fonti dei dati, in modo che fossero variegate per evitare bias (distorsioni), così come all'ottenimento di una quantità adeguata di dati da diverse fonti e stili di scrittura per evitare la sovrarappresentazione di alcuni di essi.
La rappresentatività di un dataset non è statica, ma può evolvere nel tempo. È importante effettuare aggiornamenti periodici del dataset, aggiungere nuovi dati da diverse fonti e stili di scrittura, correggere eventuali errori nell'annotazione e migliorare la qualità del dataset.
In sintesi, è stato condotto un processo esaustivo che ha incluso la selezione di domini e stili testuali, l'identificazione e l'ottenimento di fonti di dati, il crawling dei dati, la pulizia e l'elaborazione dei dati, la validazione e l'etichettatura dei dati, e la preparazione del dataset per il suo utilizzo in applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Questo dataset bilingue inglese-catalano può essere una risorsa molto preziosa, soprattutto considerando che il catalano è una lingua con poche risorse (low-resource language).
Offrendo dataset personalizzati che si adattano alle esigenze uniche dei clienti, il progetto Pangeanic BSC stabilisce un nuovo standard di qualità e rilevanza dei dati, e apre la strada alla creazione di soluzioni basate sui dati più efficienti e precise in diversi settori.