语料数据去重技术

星环大模型运营平台
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。

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机器翻译系统中,不同版本的语料库直接影响到翻译质量的提升。语料的质量管理是另一个重要课题。数据清洗、、标注等环节都需要严格的质量控制标准。自动化工具与人工审核相结合的方式,正在成为语料质量管理的标准AI语料存储与管理:智能时代的"数据粮仓"在人工智能技术快速发展的今天,AI语料作为训练智能系统的"数据粮仓",其重要性日益凸显。AI语料存储与管理不仅关系到人工智能系统的训练效果,更是推动AI技术类型。存储系统需要具备高吞吐量、低延迟的特性,同时还要保证数据的安全性和可靠性。分布式存储架构和对象存储技术正在成为主流解决方案,它们能够有效应对海量数据的存储需求。在语料管理方面,元数据标注和版本控制是流程。以图像识别领域为例,通过自动化工具可以快速筛选出模糊、重复的图像,再由专业人员对关键样本进行标注,确保训练数据的准确性。随着AI技术的深入应用,语料存储与管理将朝着智能化、自动化的方向发展。基于AI的语料质量评估系统、智能化的数据标注平台、自动化的语料更新机制等创新技术正在不断涌现。这些技术进步不仅提高了语料管理的效率,也为AI系统的持续优化提供了有力支撑。AI语料存储与管理作为人工智能发展的
库管理提供了有力支撑。分布式存储技术解决海量数据存储问题,云计算平台提供弹性计算资源。自然语言处理技术实现自动分词、词性标注、实体识别等功能,提高数据处理效率。机器学习算法用于数据、错误检测、质量评估库管理面临着多重挑战。数据来源的多样性导致格式不统一,文本、音频、视频等多模态数据并存,给存储和处理带来困难。数据质量参差不齐,噪声数据重复数据、错误标注等问题严重影响语料库的可用性。数据更新速度快。标注规范统一词性标注、句法分析、语义角色等标注体系。存储格式采用XML、JSON等通用格式,便于数据交换和共享。质量控制建立数据清洗、校对、审核的完整流程,确保语料库的准确性和可靠性。现代技术语料等任务。区块链技术数据溯源和版权保护提供解决方案。语料库管理需要建立完善的管理机制。设立专门的管理团队,制定管理制度和操作规程。建立数据采集、处理、存储、使用、更新的全流程管理体系。实施数据安全策略,确保数据隐私和知识产权得到保护。建立数据共享机制,促进语料库资源的合理利用。展望未来,语料库管理将朝着智能化、自动化方向发展。人工智能技术将广泛应用于数据清洗、标注、检索等环节。语义理解技术的进步将
语料库:支持通过算法检测来消除重复数据,以优化处理速度。规范化语料库:支持对数据进行标准化、统一化、一致性处理,以方便多语言处理和语料库管理。浏览/查询:提供多参数快捷查询和多样化的浏览方式,确保语料的质量。3.语料库生成语料库设计:设计语料库的结构和存储方式,确保语料库的可扩展性和高效性。语料库生成:生成后的语料库应满足以下要求:由加工后的语料构成。可直接用于语料检索和数据分析。提供关于语料库:可以将语料库进行合并,确保合并结果正确。拆分语料库:支持对数据进行拆分,方便用户只获取部分语料进行处理或者分享语料。过滤语料库:对语料库中对应不正确、翻译不当的语料进行修改删除,以优化语料库质量,方便用户查看数据和搜索信息。分析统计:支持对语料库中不同词句出现的频度数据进行分析和统计,以方便分数据分布等信息。翻译结果自动评价:通过自动化脚本对翻译结果进行初步判断,并生成评价结果以协助用户校对与修改。翻译结果人工评价:提供前端人工评价功能,用户可以对机翻结果进行人工评价,最后生成评价结果。对齐:支持通过数据处理和比较,自动将平行语料库中的相应语段进行词句匹配,或者人工修正,以便于下一步的
语料库管理技术:数字时代的语言基石在数字时代,语言数据呈现爆炸式增长,如何有效管理这些数据成为一项重要课题。语料库管理技术应运而生,它不仅是语言学研究的工具,更是人工智能发展的基石。这项技术通过系统化的方法,对海量语言数据进行采集、存储、处理和分析,为机器理解人类语言提供了可能。一、语料库管理技术的核心要素语料库管理技术包含三个核心要素:数据采集、标注体系和检索系统。数据采集需要遵循科学的标准实现的关键突破分布式存储技术的应用解决了海量语料的存储问题。通过将语料分散存储在多个节点,既提高了存储容量,又保证了数据的安全性。云计算平台的使用使得语料库可以随时随地被访问,大大提高了使用效率,语料库管理技术将向智能化、个性化方向发展。基于深度学习的语料自动采集和标注技术将进一步提高效率,个性化语料库服务将满足不同用户的需求。语料库管理技术正在重塑我们处理语言数据的方式。它不仅为语言学研究提供了新的工具,更为人工智能的发展奠定了坚实基础。随着技术的进步,语料库管理将在更多领域发挥重要作用,推动人机交互向更高层次发展。这项技术的发展,终将使我们更好地理解和运用人类语言这一要工具。
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大模型语料
:通过合理爬取互联网公开数据、与版权方合作获取授权语料、收集整理学术文献和书籍等多种方式,扩大语料的来源和规模,并进行严格的清洗、、标注等预处理工作,提高语料质量。构建语料库生态:各地数据交易所建立语料数据交易板块,打造更多高质量、多模态的语料数据产品挂牌上架,促进语料的流通和共享,同时加强语料库的建设和管理,推动数据资源向数据资产体系化转化2。技术创新与应用:利用自然语言处理技术、机器学习技术等对语料进行自动标注、分类、摘要等处理,提高语料处理的效率和准确性,同时通过数据增强技术等对现有语料进行扩充和优化。跨领域合作与共享:加强不同领域、不同机构之间的合作与交流,实现语料的共享和互补,共同推动大模型语料库的建设和发展,例如高校、科研机构与企业之间的合作。大模型语料是指用于训练大模型的文本数据,以下是关于大模型语料的详细介绍:语料的重要性决定模型性能:高质量、全面、多样的语料库能够训练出性能更好、泛化能力更强的模型。而低质量的语料可能导致模型学习到场景需要特定的语料来训练模型,以确保模型能够准确理解和处理相关问题,提供符合行业标准和法规要求的有效服务。语料的来源互联网公开数据:包括新闻文章、博客、论坛、社交媒体等平台上的大量文本内容,是大模型语料
过程中要注意数据的合法性和合规性,避免侵犯版权和隐私。数据清洗:去除数据中的噪声、重复数据、错误数据和无关数据等。例如,去除网页中的广告、导航栏等无关信息,纠正文本中的错别字和语法错误,统一文本的格式和大模型语料训练是大语言模型构建和优化过程中的关键环节,以下是其具体介绍:训练前的准备数据收集:从多种来源广泛收集数据,如互联网的新闻、博客、论坛,学术文献库,书籍,以及特定行业的专业数据库等。收集,通常采用词嵌入技术,将单词映射到低维向量空间中。模型训练:将向量化的语料输入到选定的模型架构中,通过大量的计算和迭代,不断调整模型的参数,使模型能够学习到语料中的语言知识、语义理解和语言生成能力编码等。数据标注:对于一些需要特定任务训练的模型,如情感分类、命名实体识别等,需要对数据进行标注。标注可以由人工完成,也可以采用半自动化的方式,利用一些预训练模型和工具进行辅助标注。标注的质量和准确性对模型的训练效果至关重要。训练过程选择训练框架和算法:根据模型的特点和需求选择合适的框架。同时,选择适合的训练算法,以优化模型的参数。将语料向量化:把清洗和标注好的文本语料转化为模型能够处理的向量形式
”。数据质量严格把控:数据质量直接影响模型性能,需要对语料进行清洗、、标注等预处理,确保数据的准确性、一致性和有效性。数据安全与合规:语料中可能包含敏感信息,需要建立完善的数据安全机制,确保数据大模型语料管理:AI时代的“数据基石”在人工智能蓬勃发展的今天,大模型已成为推动技术进步的重要引擎。大模型展现出的强大能力令人惊叹。然而,在这些光鲜亮丽的成果背后,一个至关重要的环节却常常使用合法合规,保护用户隐私。数据高效利用:面对海量语料,需要采用高效的数据存储、检索和处理技术,提升语料利用效率,降低模型训练成本。三、语料管理的关键技术为了实现精细化语料管理,需要借助一系列关键技术数据采集与清洗:利用爬虫、API接口等技术从各种来源获取数据,并通过规则过滤、机器学习等方法清洗数据,去除噪声和无效信息。数据标注与分类:对语料进行人工或自动标注,例如实体识别、情感分析等,并对数据进行分类整理,便于后续使用。数据存储与管理:采用分布式存储、数据库等技术高效存储和管理海量语料,并提供便捷的检索和访问接口。数据安全与隐私保护:利用数据脱敏、加密等技术保护敏感信息,并建立完善的数据访问
:“星环语料开发工具是我们在人工智能领域的又一要创新。它不仅能够提升语料开发的效率,还能够确保数据的安全和质量,这对于构建高质量的大模型及其应用至关重要。”随着人工智能技术的快速发展,高质量的语料5月30-31日,2024向星力·未来数据技术峰会期间,星环科技推出一款创新的语料开发工具——星环语料开发工具TCS(TranswarpCorpusStudio),旨在通过全面的语料生命周期管理场景知识库。这一能力极大地简化了知识管理和知识应用的过程,使企业能够更快速地从数据中提取有价值的信息。易用的语料应用化能力。支持将语料快速转化为多种应用形态,如自然语言处理、机器学习等,大大降低了应用语料的门槛,加速了从数据到知识的转化过程。完善的数据安全机制。TCS提供了完善的认证权限管理和加密机制,确保语料数据、模型和应用的安全可信,满足企业对数据保护的严格要求。星环科技创始人、CEO孙元浩表示资源成为构建大模型的关键。星环语料开发工具的推出,将为企业和机构提供一个功能全面、易用高效、安全可靠的语料开发利器,推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。
不仅是一项技术工作,更是一门艺术,需要科学的方法和细致的规划。一、语料库建设:从源头把控质量语料库建设是管理的基础。在数据采集阶段,需要明确语料库的用途和目标用户群体。对于通用语料库,要注重语料的代表性和平衡性;对于专用语料库,则要突出专业性和针对性。数据清洗是确保语料质量的关键步骤,包括去除重复数据、修正错误标注、统一格式标准等。元数据标注则为语料库的后续使用提供重要参考,需要详细记录语料的来源语料库管理技巧:让数据为你所用在人工智能和大数据时代,语料库已成为语言研究和自然语言处理的核心资源。一个高质量的语料库,就像一座精心管理的图书馆,能够为研究者提供准确、全面的语言数据支持。语料库管理、时间、作者等信息。二、语料库维护:确保数据活力语料库的维护是一个持续的过程。定期更新能够保证语料库与时俱进,反映语言的最新发展。在更新过程中,要注意保持语料库的平衡性,避免某些类型语料的过度增长。数据备份是语料库管理的重要环节,需要建立多重备份机制,确保数据安全。版本控制则能够有效管理语料库的更新历史,方便追溯和比较。三、语料库应用:释放数据价值高效的检索系统是语料库应用的基础。建立多维度、多条
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...