Gibt es Tools, um automatisch niedrigwertige Konversationsdaten herauszufiltern, oder muss ich das manuell machen?
Was denkst du, ist der wichtigste Teil beim Aufbau eines KI-Chatbots? Ich würde denken, der wichtigste Teil ist die Qualität der Konversationsdaten, die für das Training verwendet werden, im Gegensatz zur bloßen Menge.

"Müll rein, Müll raus" ist eine bekannte Aussage für maschinelles Lernen, und daher ist es entscheidend, dass der Datensatz, der für das Training eines KI-Chatbots verwendet wird, so viele hochwertige Daten wie möglich enthält, um sicherzustellen, dass er gut funktioniert.
Ja, es gibt mehrere Tools, um niedrigwertige Konversations-Trainingsdaten für Modelle der natürlichen Sprachverarbeitung automatisch herauszufiltern. Diese Tools verwenden verschiedene Techniken wie Sprachmodelle, neuronale Netzwerke und Heuristiken, um niedrigwertige Daten zu identifizieren und zu entfernen. Hier sind einige Beispiele:

1. Snorkel: Snorkel ist ein Framework zum Erstellen von maschinellen Lernmodellen mit schwacher Überwachung. Es enthält Tools zum programmatischen Markieren, Transformieren und Filtern von Daten. Snorkel kann verwendet werden, um niedrigwertige Daten herauszufiltern, indem Markierungsfunktionen angewendet werden, die Muster von niedrigwertigen Konversationen identifizieren.

2. BERTScore: BERTScore ist eine Metrik zur Bewertung der Qualität von generiertem Text basierend darauf, wie gut er mit von Menschen geschriebenem Text übereinstimmt. Es kann verwendet werden, um die Qualität verschiedener Trainingsdatensätze zu vergleichen und niedrigwertige Daten herauszufiltern.

3. Dialogue Quality Control Toolkit (DQCT): DQCT ist ein Toolkit zum Filtern von niedrigwertigen Daten in Konversationsdatensätzen. Es enthält Tools zum Identifizieren und Korrigieren von Fehlern in Transkripten, zum Erkennen von niedrigwertigen Konversationen und zur Bewertung der Gesamtqualität des Datensatzes.

4. TextBlob: TextBlob ist eine Python-Bibliothek zur Verarbeitung von Textdaten. Es enthält Tools zur Sentimentanalyse, zur Part-of-Speech-Markierung und zur Extraktion von Nominalphrasen. Es kann verwendet werden, um niedrigwertige Konversationen herauszufiltern, indem Konversationen mit geringem Sentiment oder schlechter Grammatik identifiziert werden.

Obwohl diese Tools nützlich sein können, um niedrigwertige Konversationsdaten automatisch herauszufiltern, ist es wichtig zu beachten, dass sie nicht perfekt sind und möglicherweise immer noch Fehler machen. Daher ist es eine gute Idee, eine Stichprobe der gefilterten Daten manuell zu überprüfen, um sicherzustellen, dass das Tool niedrigwertige Konversationen genau identifiziert.