Leveraging LLMs to Create Content Corpora for Niche Domains

📄 arXiv: 2505.02851v2 📥 PDF

作者: Franklin Zhang, Sonya Zhang, Alon Halevy

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-07-31)

备注: 9 pages (main content), 5 figures. Supplementary materials can be found at https://github.com/pigfyy/30DayGen-Supplementary-Materials

💡 一句话要点

提出一种利用大型语言模型生成特定领域内容语料库的方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数据整理 内容提取 语义去重 行为教育 习惯养成 特定领域语料库

📋 核心要点

  1. 现有方法在从大量非结构化网络数据中构建特定领域语料库时面临数据整理的复杂性和低效性。
  2. 本文提出了一种利用大型语言模型的策略框架，结合结构化内容提取和语义去重技术，提升数据整理效率。
  3. 在行为教育领域的实验中，成功提取了3,531个独特挑战，用户满意度高，显示出该方法的实际应用价值。

📝 摘要（中文）

构建特定领域的内容语料库面临着数据整理的重大挑战。本文提出了一种高效生成高质量领域特定语料库的方法，利用大型语言模型（LLMs）来解决复杂的数据整理问题。我们展示了如何通过有效获取、过滤、结构化和清洗网络数据，构建出适用于行为教育领域的内容。通过将该方法集成到习惯养成应用30 Day Me中，我们的30DayGen数据管道成功提取并合成了3,531个独特的30天挑战，用户调查显示满意度评分为4.3（满分5分），91%的受访者表示愿意使用这些整理的内容来实现他们的习惯养成目标。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从大量非结构化网络数据中构建高质量特定领域语料库的挑战。现有方法往往效率低下，难以满足特定应用的需求。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）来自动化数据获取、过滤、结构化和清洗过程，从而提高数据整理的效率和质量。

技术框架：整体架构包括数据获取、数据过滤、内容结构化和清洗四个主要模块。首先，通过网络爬虫获取数据，然后利用LLMs进行内容过滤和结构化，最后进行语义去重和数据清洗。

关键创新：最重要的技术创新在于将LLMs应用于数据整理的各个环节，尤其是在复杂的内容提取和去重方面，与传统方法相比，显著提高了数据处理的自动化程度和准确性。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性阈值来优化过滤过程，损失函数设计上结合了语义相似度，以确保提取内容的相关性和多样性。

📊 实验亮点

实验结果显示，30DayGen数据管道成功提取了3,531个独特的30天挑战，覆盖超过15,000个网页。用户调查的满意度评分为4.3（满分5分），91%的受访者表示愿意使用这些整理的内容，显示出该方法在实际应用中的有效性和用户接受度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、心理学和行为科学等，能够为习惯养成、学习策略等提供高质量的内容支持。通过自动化生成特定领域的语料库，能够大幅降低人工整理的成本，提高内容的可用性和针对性，未来可能在更多领域得到推广和应用。

📄 摘要（原文）

Constructing specialized content corpora from vast, unstructured web sources for domain-specific applications poses substantial data curation challenges. In this paper, we introduce a streamlined approach for generating high-quality, domain-specific corpora by efficiently acquiring, filtering, structuring, and cleaning web-based data. We showcase how Large Language Models (LLMs) can be leveraged to address complex data curation at scale, and propose a strategical framework incorporating LLM-enhanced techniques for structured content extraction and semantic deduplication. We validate our approach in the behavior education domain through its integration into 30 Day Me, a habit formation application. Our data pipeline, named 30DayGen, enabled the extraction and synthesis of 3,531 unique 30-day challenges from over 15K webpages. A user survey reports a satisfaction score of 4.3 out of 5, with 91% of respondents indicating willingness to use the curated content for their habit-formation goals.