A criação de conjuntos de dados personalizados para satisfazer as necessidades dos clientes: o projecto BSC

O rápido avanço da tecnologia e a crescente necessidade de uma análise de dados precisa e eficiente levaram as organizações a buscar conjuntos de dados personalizados, adaptados às suas necessidades específicas.

Neste artigo, exploraremos a criação de conjuntos de dados personalizados contendo segmentos bilíngues classificados por domínio e estilo, usando o projeto Pangeanic BSC como um exemplo importante.

O que é um conjunto de dados e quais são os diferentes tipos?

Um conjunto de dados é uma coleção estruturada de informações, que pode ser numérica, textual, visual ou uma combinação desses tipos de dados. Os conjuntos de dados são usados em vários campos e disciplinas, como ciência de dados, inteligência artificial, estatística, pesquisa científica e muitos outros, para realizar análises, estudos e experimentos. Os conjuntos de dados podem ser divididos em várias categorias, dependendo de seu tipo e estrutura.

Dependendo do tipo de dados

• Dados de séries temporais: São conjuntos de dados que registram a evolução de uma variável ao longo do tempo. Normalmente, esses conjuntos de dados têm registros de data e hora associados, o que permite a análise de padrões e tendências ao longo do tempo. Exemplos de conjuntos de dados de séries temporais incluem dados meteorológicos, dados de preços de ações e dados de tráfego.

• Dados de imagem: são conjuntos de dados que contêm imagens, sejam fotografias, imagens médicas, imagens de satélite ou outros tipos de imagens. Esses conjuntos de dados são tipicamente usados em visão computacional para reconhecimento de objetos e análise de imagens.

• Dados de texto: são conjuntos de dados que contêm texto, como documentos, mensagens de texto, tweets ou notícias. Esses conjuntos de dados são usados em aplicações de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento, classificação de texto e outras tarefas relacionadas ao processamento de texto.

• Dados de redes sociais: são conjuntos de dados que contêm informações geradas pelos usuários em redes sociais, como Facebook, Twitter ou Instagram. Esses conjuntos de dados são usados para análise de redes sociais, mineração de opinião e estudos de comportamento on-line.

• Dados geoespaciais: são conjuntos de dados que contêm informações geográficas, como coordenadas GPS, mapas ou dados de sensores geoespaciais. Estes conjuntos de dados são utilizados em aplicações de mapeamento, análise de localização e geolocalização.

Estes são apenas alguns exemplos dos tipos de conjuntos de dados que existem. Os conjuntos de dados podem ser muito diversos e variar dependendo do domínio e da finalidade da análise.

De acordo com a estrutura dos dados

Os conjuntos de dados também podem ser classificados de acordo com a sua estrutura. Alguns dos tipos de dados mais comuns, com base na sua estrutura, incluem:

• Dados estruturados: são conjuntos de dados que têm uma estrutura definida e organizada, em que os dados estão em formato tabular com linhas e colunas. Os dados estruturados são fáceis de analisar e processar, pois geralmente têm um esquema predefinido. Exemplos de dados estruturados incluem bases de dados, registos financeiros e dados de vendas.

• Dados não estruturados: são conjuntos de dados que não têm uma estrutura definida e não estão em conformidade com um formato tabular. Esses dados são geralmente mais difíceis de analisar e processar, pois podem estar em diferentes formatos, como texto livre, imagens, vídeos ou arquivos de áudio. Exemplos de dados não estruturados são documentos de texto, imagens, vídeos e dados de redes sociais.

• Dados semi-estruturados: estes conjuntos de dados têm uma estrutura parcialmente definida. Os dados podem conter informações em diferentes formatos e ter alguma organização, mas não obedecem a uma estrutura completamente definida como os dados estruturados. Exemplos de dados semiestruturados são os documentos XML, os ficheiros JSON e os dados em formato CSV com campos opcionais.

• Dados hierárquicos: são conjuntos de dados que têm uma estrutura hierárquica, onde os dados são organizados em níveis ou camadas. Dados hierárquicos são usados em aplicativos como bancos de dados hierárquicos, estruturas de pastas em sistemas de arquivos e dados formatados em JSON com aninhamento de objetos.

• Dados de gráficos: esses conjuntos de dados são representados como gráficos, onde os dados são modelados como nós e as relações entre eles. Os dados de gráficos são usados para aplicações de redes sociais, análise de redes, rotas de transporte e relações complexas entre entidades.

As vantagens da utilização de um conjunto de dados

O uso de um conjunto de dados, que é uma coleção de informações organizadas e estruturadas, oferece inúmeras vantagens em uma variedade de contextos. Aqui estão algumas vantagens importantes de usar um conjunto de dados:

1. Análise e tomada de decisões baseadas em dados: um conjunto de dados bem preparado e representativo pode fornecer informações valiosas para a análise e a tomada de decisões fundamentadas numa vasta gama de domínios. Os dados podem revelar padrões, tendências e correlações que podem ajudar a compreender melhor uma situação ou um problema, conduzindo a melhores decisões baseadas em evidências.

2. Investigação e aquisição de conhecimentos eficientes: os conjuntos de dados são instrumentos fundamentais para a investigação científica, o mundo académico e a recolha de conhecimentos em geral. Permitem aos investigadores e académicos recolher, analisar e sintetizar dados de forma eficiente para extrair informações significativas, desenvolver teorias e validar hipóteses.

3. Desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizagem de máquina: os conjuntos de dados são essenciais para o desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizagem de máquina. Esses modelos usam dados para aprender padrões e fazer previsões ou classificações em uma ampla gama de aplicações, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, recomendação de produtos e muito mais.

4. Performance de monitoramento e rastreamento: Os conjuntos de dados também são úteis para monitoramento e rastreamento de desempenho em uma variedade de áreas, como desempenho comercial, monitoramento do estado de saúde do paciente, rastreamento climático e ambiental e muito mais. Os dados podem ser utilizados para medir indicadores-chave de desempenho (KPI) e avaliar o progresso no sentido de atingir os objetivos estabelecidos.

5. Identificação de padrões e oportunidades: os conjuntos de dados podem ajudar a identificar padrões e oportunidades que poderiam passar despercebidos. Ao analisar grandes quantidades de dados, podem ser descobertas tendências, relações e oportunidades emergentes, o que pode levar à identificação de novas estratégias, melhorias de processos e otimização de recursos.

6. Personalização e melhoria da experiência do usuário: os conjuntos de dados também podem ser usados para personalizar a experiência do usuário em aplicativos e plataformas digitais. Ao coletar e analisar dados sobre as preferências, comportamentos e necessidades dos usuários, serviços, produtos ou conteúdo podem ser personalizados para fornecer uma experiência mais relevante e atraente.

Em suma, os conjuntos de dados são ferramentas fundamentais para análise de dados, pesquisa, desenvolvimento de aprendizado de máquina e tomada de decisões informadas. Fornecem uma base sólida para a tomada de decisões, a obtenção de informações, a identificação de padrões e oportunidades e a melhoria da experiência do utilizador, o que pode conduzir a melhores resultados e a uma maior compreensão numa vasta gama de aplicações e contextos.

Usos dos conjuntos de dados personalizados

Os conjuntos de dados personalizados permitem que as empresas entendam melhor seus clientes, o que possibilita personalizar as ofertas de produtos e melhorar a experiência do cliente.

O acesso a conjuntos de dados exclusivos e personalizados pode proporcionar às organizações uma vantagem competitiva significativa, permitindo que elas tomem decisões informadas de forma mais rápida e eficaz.

Os conjuntos de dados personalizados também podem fornecer informações valiosas sobre setores específicos, ajudando as organizações a se manterem à frente das tendências e dos desenvolvimentos. Além disso, eles podem melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina, fornecendo dados altamente relevantes e específicos do domínio para treinamento e validação.

Conheça o projeto Pangeanic BSC

O projeto Pangeanic BSC concentra-se na criação de conjuntos de dados personalizados contendo segmentos bilíngues classificados por domínio e estilo. Essa abordagem inovadora responde à crescente demanda por dados personalizados de alta qualidade em vários setores.

O projeto enfatiza a coleta de dados bilíngues, que podem ser usados para treinar sistemas de tradução automática, modelos linguísticos e outros aplicativos de processamento de linguagem natural. Os conjuntos de dados são classificados por domínio, garantindo que os usuários possam acessar dados relevantes para seu setor e área de interesse, o que leva a resultados mais precisos e significativos. Além disso, a classificação estilística permite maior granularidade dos dados, levando em conta as nuances específicas de diferentes estilos e registros de escrita.

Usos dos conjuntos de dados personalizados

Os conjuntos de dados personalizados permitem que as empresas entendam melhor seus clientes, o que possibilita personalizar as ofertas de produtos e melhorar a experiência do cliente.

O acesso a conjuntos de dados exclusivos e personalizados pode proporcionar às organizações uma vantagem competitiva significativa, permitindo que elas tomem decisões informadas de forma mais rápida e eficaz.

Os conjuntos de dados personalizados também podem fornecer informações valiosas sobre setores específicos, ajudando as organizações a se manterem à frente das tendências e dos desenvolvimentos. Além disso, eles podem melhorar o desempenho dos modelos de aprendizado de máquina, fornecendo dados altamente relevantes e específicos do domínio para treinamento e validação.

Conheça o projeto Pangeanic BSC

O projeto Pangeanic BSC concentra-se na criação de conjuntos de dados personalizados contendo segmentos bilíngues classificados por domínio e estilo.

Essa abordagem inovadora responde à crescente demanda por dados personalizados de alta qualidade em vários setores.

O projeto enfatiza a coleta de dados bilíngues, que podem ser usados para treinar sistemas de tradução automática, modelos linguísticos e outros aplicativos de processamento de linguagem natural. Os conjuntos de dados são classificados por domínio, garantindo que os usuários possam acessar dados relevantes para seu setor e área de interesse, o que leva a resultados mais precisos e significativos.

Além disso, a classificação estilística permite maior granularidade dos dados, levando em conta as nuances específicas de diferentes estilos e registros de escrita.

A fim de criar um conjunto de dados bilíngues catalão-inglês, foram seguidas várias etapas, conforme detalhado a seguir:

1. Seleção de domínio e estilo de texto: Quinze domínios diferentes foram cuidadosamente escolhidos, abrangendo uma grande variedade de temas, como notícias, desportos, tecnologia e saúde, entre outros. Além disso, foram considerados 7 estilos de texto diferentes, como notícias formais, blogs informais, redes sociais, fóruns e outros, para capturar a diversidade de estilos de texto presentes na web.

2. Identificação da fonte de dados: foram efectuadas extensas pesquisas na Internet para identificar fontes de dados relevantes e fiáveis para os domínios e estilos de texto seleccionados. Isso incluiu a busca de sites, blogs, redes sociais e fóruns que fornecem conteúdo em inglês e catalão.

3. Rastreamento de dados: foi utilizada uma ferramenta de rastreamento web para obter os dados das fontes selecionadas. Páginas web completas, documentos e postagens de mídia social foram baixados, e o texto foi extraído em inglês e catalão de forma sistemática e automatizada.

4. Limpeza e tratamento dos dados: Os dados obtidos foram submetidos a uma limpeza e tratamento rigorosos para garantir a qualidade e a coerência. As etiquetas HTML foram removidas, os erros de formatação e ortografia foram corrigidos e os dados irrelevantes ou duplicados foram removidos.

5. Validação e rotulagem dos dados: foi efectuada uma validação aprofundada dos dados alinhados para garantir a sua qualidade e exactidão. Foram analisados e corrigidos eventuais erros de alinhamento. Os dados foram então rotulados com metadados relevantes, como fonte, domínio, estilo de texto e linguagem, entre outros, para facilitar seu uso em aplicações futuras.

6. Preparação do conjunto de dados: Finalmente, o conjunto de dados foi preparado, armazenado em um banco de dados relacional com os respectivos metadados coletados durante o processamento de segmentos, para uso em aplicativos de processamento de linguagem natural.

Como a representatividade na construção de um conjunto de dados de texto é essencial para garantir a qualidade e a confiabilidade dos modelos que os utilizam, algumas diretrizes foram seguidas para tentar garantir isso, classificando o texto por domínio e estilo.

Como resultado, foi realizada uma análise da definição dos rótulos para garantir que não haja inconsistências ou sobreposições nas definições dos rótulos.

Além disso, foi tomado um cuidado especial ao selecionar as fontes de dados, de modo que fossem variadas e evitassem a distorção dos dados, bem como a obtenção de uma quantidade adequada de dados de diferentes fontes e estilos de redação para evitar a representação excessiva de qualquer um deles.

A representatividade de um conjunto de dados não é estática, mas pode evoluir com o tempo.

É importante realizar atualizações periódicas do conjunto de dados, adicionar novos dados de diferentes fontes e estilos de escrita, corrigir possíveis erros na anotação e melhorar a qualidade do conjunto de dados.

Em resumo, foi realizado um processo exaustivo que incluiu a seleção de domínios e estilos de texto, identificação e obtenção de fontes de dados, rastreamento de dados, limpeza e processamento de dados, validação e rotulagem de dados e preparação do conjunto de dados para uso em aplicativos de processamento de linguagem natural.

Esse conjunto de dados bilíngue inglês-catalão é um recurso muito valioso, especialmente considerando que o catalão é um idioma com poucos recursos.

Ao oferecer conjuntos de dados personalizados que são adaptados às necessidades exclusivas dos clientes, o projeto Pangeanic BSC estabelece um novo padrão de qualidade e relevância de dados, abrindo caminho para soluções orientadas por dados mais eficientes e precisas em uma variedade de setores.