În era digitală, dezvoltarea inteligenței artificiale și a tehnologiilor de prelucrare a limbajului natural (NLP) a cunoscut o creștere accelerată, însă aceasta a venit cu o problemă semnificativă: dominația corpusurilor în limba engleză. Acest fapt a condus la o inechitate în ceea ce privește accesul la tehnologiile IA pentru vorbitorii altor limbi, cum ar fi româna. În acest articol, vom discuta despre provocările și oportunitățile legate de crearea și îmbogățirea corpusurilor de text în limba română, precum și rolul KlusAI în promovarea diversității lingvistice în domeniul inteligenței artificiale. Vom explora, de asemenea, strategiile și proiectele prin care KlusAI intenționează să contribuie la îmbunătățirea resurselor lingvistice disponibile în limba română, pentru a asigura un viitor incluziv și echitabil în ceea ce privește beneficiile aduse de tehnologia IA în întreaga lume.
O privire de ansamblu asupra corpusurilor folosite frecvent în dezvoltarea de modele de inteligență artificială
Există numeroase corpusuri de text în limba engleză disponibile pentru cercetare și dezvoltare în domeniul prelucrării limbajului natural (NLP) și inteligenței artificiale (IA). Iată câteva dintre cele mai mari și mai cunoscute corpusuri de text în limba engleză:
- Common Crawl: Un corpus de text vast care conține miliarde de pagini web în diverse limbi, inclusiv engleza. Acest corpus este actualizat în mod regulat și este folosit pe scară largă în cercetarea NLP și IA.
- Wikipedia: Wikipedia în limba engleză este un corpus uriaș care conține milioane de articole și este adesea folosit ca sursă de informații pentru antrenarea modelelor de IA și NLP.
- Project Gutenberg: Un corpus de text care cuprinde peste 60.000 de cărți electronice gratuite în diverse limbi, inclusiv engleza. Aceste cărți acoperă o gamă largă de genuri și stiluri literare, oferind un eșantion reprezentativ de texte în limba engleză.
- OpenWebText: Un corpus de text care conține milioane de articole de pe internet, similare cu cele utilizate pentru antrenarea modelului GPT-2 de OpenAI. Acest corpus este util pentru cercetarea în domeniul generării de text și prelucrarea limbajului natural.
- English Gigaword: Un corpus de text în limba engleză care conține aproximativ 4,3 milioane de articole de știri de la diferite agenții de presă și publicații, cum ar fi Associated Press, New York Times și Xinhua News Agency.
- The British National Corpus (BNC): Un corpus de 100 de milioane de cuvinte care conține exemple de limbaj vorbit și scris în limba engleză din Marea Britanie. Acest corpus este folosit pentru a studia structura și variația limbii engleze.
Aceste corpusuri de text în limba engleză sunt instrumente esențiale pentru cercetătorii și dezvoltatorii care lucrează în domeniul NLP și IA, oferind resurse ample pentru antrenarea și evaluarea modelelor și algoritmilor de procesare a limbajului natural.
Engleza, limba dominantă
Este dificil să se estimeze cu precizie procentul de text în limba engleză din aceste corpusuri, deoarece dimensiunea și compoziția lor variază. Cu toate acestea, se poate face o estimare generală bazată pe cunoștințele despre conținutul acestor corpusuri:
- Common Crawl: Deși acest corpus conține text în diverse limbi, limba engleză reprezintă o parte semnificativă din conținut, datorită prevalenței acestei limbi pe web. Un studiu din 2011 estimează că aproximativ 55% din conținutul web este în limba engleză, dar acest procent poate varia în funcție de perioada și de datele colectate.
- Wikipedia: Aproximativ 10% din conținutul Wikipedia este în engleză, de departe limba cea mai dominantă dintre cele aproximativ 300 în care se contribuie la celebra enciclopedie.
- Project Gutenberg: Acest corpus include cărți în diverse limbi, dar limba engleză predomină. Estimările exacte ale proporției de texte în limba engleză pot varia, dar se poate estima că aproximativ 90-95% din cărțile disponibile sunt în limba engleză.
- OpenWebText: Acest corpus este construit în principal pe baza textelor în limba engleză extrase de pe web, deci procentul de text în limba engleză ar trebui să fie foarte apropiat de 100%.
- English Gigaword: Acest corpus este format exclusiv din articole de știri în limba engleză, astfel că 100% din conținut este în engleză.
- The British National Corpus (BNC): Acest corpus este conceput pentru a reprezenta limbajul vorbit și scris în limba engleză din Marea Britanie, așadar, aproximativ 100% din conținutul său este în limba engleză.
În general, o mare parte din aceste corpusuri este formată din text în limba engleză, deși proporția exactă poate varia în funcție de corpusul specific și de metodele de colectare a datelor. Acest fapt subliniază faptul că limba engleză este dominantă în cercetarea și dezvoltarea în domeniul NLP și IA și ilustrează nevoia de a dezvolta resurse și tehnologii similare pentru alte limbi, pentru a asigura o distribuție mai echitabilă a beneficiilor tehnologiei IA în întreaga lume.
Cum poate KlusAI să contribuie la dezvoltarea de corpus în limba română?
KlusAI poate derula o serie de proiecte pentru a contribui la îmbogățirea semnificativă a corpusurilor de text disponibile în limba română, astfel încât să faciliteze cercetarea și dezvoltarea în domeniul prelucrării limbajului natural (NLP) și inteligenței artificiale (IA) pentru limba română. Iată câteva proiecte posibile:
- Crearea unui Corpus Național Românesc: KlusAI poate colabora cu instituții academice, guvernamentale și organizații non-profit pentru a colecta și curăța diverse surse de text în limba română, cum ar fi cărți, ziare, reviste, transcrieri de emisiuni TV și radio, precum și texte din mediul online (bloguri, forumuri, rețele sociale).
- Digitalizarea resurselor în limba română: KlusAI poate contribui la digitalizarea și conservarea textelor valoroase în limba română, cum ar fi lucrări literare, istorice și științifice, pentru a le face accesibile cercetătorilor și dezvoltatorilor de IA.
- Proiecte de traducere colaborativă: KlusAI poate iniția proiecte de traducere colaborativă pentru a crea versiuni în limba română ale unor resurse și documente importante disponibile în alte limbi, cum ar fi articole științifice, documente guvernamentale și texte educaționale.
- Colectarea de date în limba română din surse alternative: KlusAI poate dezvolta proiecte pentru a colecta și analiza textele în limba română din surse alternative, cum ar fi conversațiile pe rețele sociale, comentariile pe bloguri și forumuri, sau transcrierile de la întâlniri, conferințe și interviuri.
- Crearea unui corpus de limbaj vorbit în limba română: KlusAI poate colabora cu parteneri pentru a înregistra și transcrie conversații și interviuri în limba română, cu scopul de a crea un corpus care să reflecte în mod fidel limbajul vorbit și să îmbunătățească performanța modelelor de IA în înțelegerea și generarea textului în limba română.
- Organizarea de competiții: KlusAI poate organiza competiții pentru a stimula comunitatea de cercetători și dezvoltatori să creeze noi resurse și instrumente pentru prelucrarea limbajului natural în limba română.
Prin derularea acestor proiecte, KlusAI poate contribui la crearea unor corpusuri bogate de text în limba română, facilitând astfel cercetarea și inovarea în domeniul IA și NLP pentru vorbitorii de limba română și reducând decalajul tehnologic dintre aceștia și vorbitorii nativi de engleză.