近期，杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司在數(shù)據(jù)采集技術(shù)領(lǐng)域取得了新的突破。國家知識產(chǎn)權(quán)局中國專利公布公告網(wǎng)于4月1日正式公布了該公司申請的“一種廣度數(shù)據(jù)采集的方法及其系統(tǒng)”專利。
據(jù)專利摘要介紹，該發(fā)明旨在解決當前數(shù)據(jù)采集過程中的多項難題，包括如何高效且安全地獲取盡可能多的網(wǎng)頁鏈接，同時減少對目標網(wǎng)站的流量壓力。其創(chuàng)新之處在于，通過對已下載內(nèi)容進行深入分析，并對未下載的鏈接進行質(zhì)量預測，采用擇優(yōu)下載的策略，有效避免了低質(zhì)量網(wǎng)頁和重復下載的問題，從而提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和下載效率。
該專利還引入了一項獨特的信息回灌隊列技術(shù)，確保網(wǎng)頁元信息庫的修改操作既具有原子性又保持穩(wěn)定。這一技術(shù)細節(jié)上的優(yōu)化，進一步增強了數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
在自然語言處理領(lǐng)域，大語言模型的訓練離不開高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)集。而這些數(shù)據(jù)集往往需要從海量的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)中提取并處理得到。然而，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集技術(shù)在這一過程中遇到了不少挑戰(zhàn)。例如，面對復雜的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)，往往難以獲取完整的鏈接信息；而過度的數(shù)據(jù)下載則可能導致目標網(wǎng)站崩潰，影響用戶體驗。
更為關(guān)鍵的是，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法往往缺乏對下載頁面內(nèi)容的質(zhì)量分析和推斷，導致大量低質(zhì)量或重復的頁面被下載，不僅浪費了網(wǎng)絡資源，也降低了數(shù)據(jù)采集的效率。因此，如何快速、精準、安全、高效地采集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，成為了當前大數(shù)據(jù)處理和人工智能領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題。
杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司此次推出的廣度數(shù)據(jù)采集方法及其系統(tǒng)，正是針對這一難題提出的有效解決方案。通過引入先進的數(shù)據(jù)分析和預測技術(shù)，以及優(yōu)化的信息回灌機制，該專利不僅提升了數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量和效率，也為大語言模型的訓練提供了更加可靠的數(shù)據(jù)支持。
