L'importanza della pulizia dei dati nella traduzione automatica e nel Deep Learning

La pulizia dei dati è una fase essenziale nella ricerca di qualsiasi tipo di validazione dei dati. Ciò include anche i processi relativi alle tecnologie linguistiche, comprendendo sia la traduzione automatica che le procedure di apprendimento profondo associate.

Scoprite cos'è la pulizia dei dati, perché questo tipo di trasformazione dei dati è così importante e quali sono le principali procedure per analizzare i dati ed eseguire un processo di pulizia dei dati.

Che cos'è la pulizia dei dati?

Lapulizia dei dati è un processo di rimozione dei dati non validi all'interno di un set. Esistono diversi tipi di dati che possono essere considerati non validi, tra cui quelli errati, duplicati, incompleti, corrotti o formattati in modo improprio.

Il processo di pulizia dei dati è considerato essenziale per garantire l'integrità dei dati, in modo che i risultati basati su di essi siano affidabili e corretti.

Come si svolge il processo di pulizia dei dati?

Il processo di pulizia dei dati varia a seconda delle esigenze presentate dai diversi set di dati. Tuttavia, le 5 fasi seguenti sono comuni:

• Eliminazione dei dati duplicati o irrilevanti. I duplicati sono un evento comune durante la raccolta dei dati, soprattutto se ottenuti da più fonti. I dati irrilevanti, invece, sono quelli che non hanno alcun valore per la questione specifica da valutare.
• Riparare gli errori a livello di struttura. Questi possono verificarsi durante il trasferimento dei dati. Si tratta di incongruenze nella capitalizzazione, errori grammaticali o nei nomi utilizzati.
• Eliminare i valori anomali. Qui vengono inclusi solo gli outlier che non si desidera includere perché irrilevanti o perché rappresentano un errore.
• Risolvere il problema dei dati mancanti. Molti algoritmi richiedono la presenza di questi dati.
• Convalidare l'intero processo di pulizia dei dati. In questa fase finale, l'obiettivo è garantire che i dati abbiano senso e seguano le regole giuste. Inoltre, i dati convalidati includono anche criteri per stabilire se è possibile trarre conclusioni o se confermano o confutano una teoria.

La pulizia dei dati è davvero importante?

Datanami, citando uno studio di Anaconda, sostiene che i processi legati alla pulizia dei dati occupano più del 30% del tempo in qualsiasi processo di integrità dei dati.

Questo per un motivo principale: la pulizia dei dati si occupa di garantire la qualità di un insieme di dati al fine di trarre conclusioni veritiere e affidabili. In caso contrario, è possibile trarre inferenze e prendere decisioni sbagliate, eliminando il vantaggio del processo decisionale guidato dai dati.

In particolare, uno studio IBM citato da Validity sostiene che la scarsa qualità dei dati causa ogni anno negli Stati Uniti una perdita di oltre 3.000 miliardi di dollari.

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Pulizia dei dati nelle tecnologie di traduzione

Traduzione automatica (MT)

La traduzione automatica è l'uso di motori di traduzione che, basandosi sull'uso di database linguistici, sono in grado di generare traduzioni, riducendo al minimo la necessità dell' intervento umano nella traduzione.

Nella traduzione automatica, la comparsa di alcuni elementi nel set di dati può complicare il processo. È il caso di emoji o emoticon, dell'uso scorretto delle lettere maiuscole o della punteggiatura, di numeri o di dati non rilevanti per la traduzione.

Inoltre, se la qualità dei dati nella traduzione automatica è sempre cruciale, lo è ancora di più per le lingue che sfidano la traduzione automatica. Questo perché, per alcune lingue considerate minoritarie, è più complesso ottenere un volume sufficiente di dati tradotti.

In ogni caso, l'obiettivo è identificare i dati più rilevanti ed eliminare quelli che non lo sono, ottenendo un set di dati validati che permetta ai motori di traduzione di generare risultati accurati.

Alcuni dei processi coinvolti nella pulizia dei dati orientata all'AT includono:

• Minuscole (applicazione delle lettere minuscole)
• Standardizzazione dei dati
• Eliminazione di dati indesiderati (ad es. emoticon o numeri)
• Tokenizzazione
  
  

Apprendimento profondo

Il Deep Learning è un tipo di apprendimento automatico avanzato in cui i motori di apprendimento utilizzano le cosiddette reti neurali artificiali per imparare e scoprire idee dai dati che vengono loro forniti.

In questo modo, questi sistemi non solo eseguono i compiti che vengono loro assegnati, ma sono in grado di eseguirli in modo sempre più preciso, perché "imparano" a eseguirli meglio.

Applicato alla traduzione automatica e ad altre tecnologie linguistiche, il Deep Learning presuppone che i motori di traduzione automatica debbano essere addestrati. Tuttavia, questo addestramento sarà valido solo se sarà garantito l'uso di dati corroborati che sono stati sottoposti a un processo di pulizia dei dati.

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Altre tecnologie

Qualsiasi tecnologia basata sui dati trae vantaggio dai processi di pulizia dei dati per garantirne l'integrità.

In questo senso, e in relazione alle tecnologie linguistiche, è anche importante applicare un processo di pulizia dei dati quando si lavora con chatbot, processi di sintesi, sentiment analysis, classificazione automatica del testo o rilevamento automatico del linguaggio.

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