开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据标注（二）

一、前言

    在自然语言处理（NLP）的快速发展中，语料采集作为基础性的步骤显得尤为重要。它不仅为机器学习模型提供了所需的训练数据，还直接影响模型的性能和泛化能力。随着数据驱动技术的不断进步，如何有效并高效地收集、清洗和整理丰富多样的语料，已成为研究者和工程师们亟待解决的关键问题。

    数据清洗：开源模型应用落地-模型微调-语料采集-数据清洗（一）

二、术语介绍

2.1.语料采集

    是指在自然语言处理(NLP)和机器学习领域中，收集和整理用于训练、验证和测试语言模型或其他人工智能模型的数据的过程。语料采集的质量和多样性对模型的性能具有重要影响。

    语料采集的过程：