Taalmodellen zijn ontworpen om tekstgebaseerde taken uit te voeren zoals vertalen, samenvatten, en vraag beantwoording. Echter, in de praktijk worden ze vaak geconfronteerd met ruis en fouten in de data die ze verwerken. Het omgaan met ruis en fouten in gegevens is een cruciaal aspect van de robuustheid en betrouwbaarheid van taalmodellen. Hieronder volgt een technische beschrijving van hoe taalmodellen hiermee omgaan, met voorbeelden en verwijzingen naar betrouwbare bronnen.
Ruis in data kan komen in verschillende vormen zoals:
1. Spelfouten en grammaticafouten: Bijvoorbeeld “teh” in plaats van “the”.
2. Semantische fouten: Bijvoorbeeld “I will go to the beach yesterday” in plaats van “I went to the beach yesterday”.
3. Verkeerd gelabelde data: Bijvoorbeeld positieve sentimenten die als negatief zijn gelabeld in een sentimentanalyse dataset.
1. Voorverwerking van gegevens (Data Preprocessing)
- Spellingscorrectie: Algoritmes zoals Peter Norvig’s spellingscorrectie of moderne technieken gebaseerd op neurale netwerken kunnen worden gebruikt om spelfouten te corrigeren. [Bron: Peter Norvig, “How to write a spelling corrector”](http://norvig.com/spell-correct.html)
- Verwijdering van stopwoorden: Het verwijderen van veelvoorkomende woorden die weinig informatieve waarde toevoegen zoals ‘de’, ‘het’, en ‘een’.
- Tokenisatie: Het proces van het opsplitsen van tekst in kleinere eenheden zoals woorden of zinnen, helpt bij het structureren van de data.
- Normalisatie: Converteer tekst naar een uniforme vorm, bijvoorbeeld door alle tekst om te zetten naar kleine letters.
1. Gebruik van robustere modellen
- Gebruiken van meer complexe modellen: Zoals transformer-gebaseerde modellen (bijv. BERT, GPT-3) die beter in staat zijn om context te begrijpen en daardoor robuuster zijn tegen ruis. [Bron: Vaswani, A., et al. (2017). “Attention Is All You Need”](https://arxiv.org/abs/1706.03762)
- Fijn-afstemmen met gevarieerde data sets: Het modelleren van diverse en grote datasets kan helpen om robuustheid te verhogen. Bijvoorbeeld, BERT werd getraind op de Engelse Wikipedia en BookCorpus om het begrijpen van een breed scala aan contexten te verbeteren. [Bron: Devlin, J., et al. (2019). “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”](https://arxiv.org/abs/1810.04805)
1. Gebruik van foutenterugkoppeling (Error Feedback)
- Active learning: Hierbij selecteert het model de meest informatieve voorbeelden om handmatig gelabeld te worden, wat kan helpen om fouten te identificeren en te corrigeren.
- Self-supervised learning: Door gebruik te maken van technieken zoals masked language modeling waarbij het model leert om ontbrekende woorden in een zin te voorspellen, wordt de robuustheid tegen ruis verhoogd.
1. Sentimentanalyse met ruis: Een taalmodel getraind op klantrecensies met spelfouten kan robuust worden gemaakt door voorbewerking zoals spellingscorrectie en het gebruik van BERT om de sentimenten nauwkeuriger te voorspellen ondanks de fouten.
2. Automatische vertaling: Bij het vertalen van teksten met syntactische fouten kan een transformer-gebaseerd model zoals GPT-3 ondanks deze fouten nog steeds accurate vertalingen leveren dankzij het vermogen om context te begrijpen. [Bron: Brown, T. et al. (2020). “Language Models are Few-Shot Learners”](https://arxiv.org/abs/2005.14165)
Door deze methodologieën en technieken toe te passen, kunnen taalmodellen ondanks de aanwezigheid van ruis en fouten nog steeds betrouwbare en robuuste prestaties leveren.
