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

利用大型语言模型为特定领域创建高质量内容语料库

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

关键词: 大型语言模型 内容语料库 数据管理 信息提取 语义去重

📋 核心要点

  1. 现有方法在从网络上获取特定领域数据时，面临数据量大、噪声多、结构不统一等挑战，导致数据管理和利用效率低下。
  2. 论文提出利用大型语言模型（LLM）的强大能力，自动化地进行数据获取、过滤、结构化和去重，从而高效构建高质量的领域语料库。
  3. 通过在行为教育领域的应用，成功构建了包含3531个独特挑战的语料库，用户满意度高，验证了该方法的有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种简化的方法，通过高效地获取、过滤、结构化和清理基于网络的数据，为特定领域的应用构建高质量的专业内容语料库，从而应对大量非结构化网络数据源带来的数据管理挑战。本文展示了如何利用大型语言模型（LLM）大规模地解决复杂的数据管理问题，并提出了一个战略框架，该框架结合了LLM增强技术，用于结构化内容提取和语义去重。通过将其集成到习惯养成应用程序30 Day Me中，我们在行为教育领域验证了该方法的有效性。我们的数据管道名为30DayGen，能够从超过15000个网页中提取和合成3531个独特的30天挑战。用户调查报告显示，满意度得分为4.3（满分5分），91%的受访者表示愿意使用精选内容来实现他们的习惯养成目标。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从海量网络数据中为特定领域构建高质量内容语料库的问题。现有方法通常需要大量的人工干预，效率低下，且难以保证数据质量。此外，网络数据的非结构化特性也增加了数据处理的难度。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大能力，自动化地进行数据获取、过滤、结构化和去重。LLM能够理解和生成自然语言，从而可以有效地处理非结构化数据，并提取出有用的信息。

技术框架：论文提出的数据管道名为30DayGen，包含以下几个主要阶段：1) 数据获取：从网络上抓取相关网页；2) 数据过滤：利用LLM识别和过滤掉不相关的网页；3) 数据结构化：利用LLM从网页中提取结构化信息，例如挑战的标题、描述和步骤；4) 语义去重：利用LLM识别和删除重复的挑战；5) 数据合成：利用LLM生成新的挑战。

关键创新：论文的关键创新在于将LLM应用于数据管理流程的各个阶段，从而实现了数据获取、过滤、结构化和去重的自动化。这大大提高了数据处理的效率和质量，并降低了人工干预的需求。

关键设计：论文中使用了多种LLM技术，例如文本分类、信息提取和文本生成。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的30DayGen数据管道能够从超过15000个网页中提取和合成3531个独特的30天挑战。用户调查报告显示，用户对生成的挑战的满意度得分为4.3（满分5分），91%的受访者表示愿意使用这些挑战来实现他们的习惯养成目标。这些结果表明，该方法能够有效地构建高质量的领域语料库。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要构建特定领域知识库的场景，例如教育、医疗、金融等。通过自动化地构建高质量的领域语料库，可以为各种应用提供丰富的数据支持，例如智能问答、个性化推荐和内容生成。该方法有望降低构建专业领域知识库的成本，并加速相关应用的发展。

📄 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.