摘要

本文介绍了一项关于构建用于印度语言的大型预训练语言模型（LLM）数据集的研究，特别是针对印地语的案例研究。研究团队收集并处理了跨越多个领域和方言的1.28亿个印地语标记，构建了一个高质量的数据集，旨在支持印地语及其他印度语言的预训练语言模型开发。该数据集的构建不仅解决了非英语语言在自然语言处理（NLP）应用中资源匮乏的问题，而且为多语言NLP的发展提供了重要支持。

原理

本文提出的数据集构建方法包括数据收集、预处理和可用性优化三个主要步骤。首先，通过从多个来源（如新闻文章、文学作品、在线内容等）收集数据，确保数据集的多样性和广泛性。接着，进行数据预处理，包括清洗、标准化和过滤，以提高数据质量。最后，通过公开可用性，使得研究者和实践者能够自由访问和使用该数据集进行LLM的预训练和研究。这一方法的先进性在于其针对特定语言（印地语）的定制化处理，以及对数据质量和可用性的高度重视。

流程

数据集的构建工作流程包括以下几个关键步骤：1) 数据收集：从多个领域和来源收集印地语文本数据；2) 数据预处理：清洗和标准化数据，去除无关信息，确保数据质量；3) 数据整合：将处理后的数据整合成一个统一的数据集；4) 数据发布：通过平台（如Hugging Face）公开发布数据集，供研究者和开发者使用。例如，数据集中的Wikipedia部分提供了广泛的领域知识，而AI4Bharat IndicParaphrase数据集则增加了语义和句法结构的多样性。

应用

该数据集的应用前景广泛，包括但不限于：1) 预训练大型语言模型，以支持各种NLP任务，如情感分析、机器翻译和文本分类；2) 生成合成数据，用于增强现有数据集和解决数据稀缺问题；3) 支持多语言NLP研究，特别是针对印度语言的研究。通过这些应用，该数据集有望推动印度语言在NLP领域的进一步发展和应用。