Africa-Papers: A 10-Billion-Token Multi-Domain Academic Corpus for African Foundation Language Models
作者: Mich-Seth Owusu
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-10-20
💡 一句话要点
提出Africa-Papers以解决非洲学术资源匮乏问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 非洲学术 大型语言模型 预训练语料库 人工智能 机器学习 数据整合 知识主权
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在处理非洲相关主题时表现不佳，主要由于缺乏相关的学术资源。
- 本文提出Africa-Papers，一个包含超过10亿标记的多领域非洲学术语料库，以提升模型在非洲特定领域的表现。
- Africa-Papers的发布将为全球基础模型的持续预训练和领域评估提供支持，促进非洲学术的国际化。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的性能依赖于多样性、深度和事实严谨性的预训练语料库。然而，现有的基础预训练数据集在结构上存在严重缺陷：非洲的科学、医学、法律和农业研究在全球预训练标记中占比不足0.5%。因此，现有模型在处理热带流行病、地方小农生态、区域经济治理和本土语言结构时表现出系统性失败。为了解决这一代表性不足的问题并推动非洲在人工智能领域的知识主权，本文提出了Africa-Papers，这是迄今为止最大的多领域非洲学术预训练语料库，包含超过844,807篇全文论文，跨越10.15亿个标记，涵盖多个科学领域。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在非洲学术资源匮乏背景下的表现不足问题，现有数据集未能充分代表非洲的科学研究。
核心思路：通过构建Africa-Papers，整合多领域的非洲学术论文，提供丰富的预训练数据，以增强模型对非洲特定问题的理解和推理能力。
技术框架：Africa-Papers包含844,807篇论文，跨越10.15亿个标记，整合了来自31个非洲国家的同行评审期刊、CGIAR农业库、非洲作者的STEM/AI预印本及开放获取国际出版物，数据以Markdown格式处理，保留了章节层次、数学公式和表格数据。
关键创新：Africa-Papers是迄今为止最大的非洲学术预训练语料库，填补了现有数据集中非洲学术资源的空白，显著提升了模型在处理非洲相关主题时的能力。
关键设计：语料库经过布局感知处理，确保信息的结构化呈现，并提供精确的BPE标记计数和标准化的8领域分类，便于后续的模型训练和评估。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过发布Africa-Papers，研究者能够显著提升模型在非洲特定领域的表现，尤其是在处理热带流行病和地方农业生态等问题时。该语料库的构建为全球基础模型的预训练和评估提供了新的数据源，推动了非洲学术的国际化进程。
🎯 应用场景
Africa-Papers的构建为非洲地区的研究人员和开发者提供了丰富的学术资源，能够在自然语言处理、机器学习和人工智能等领域进行更深入的研究与应用。未来，该语料库有望推动非洲在全球科技领域的参与和贡献，促进本土知识的传播与发展。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) depend fundamentally on the diversity, depth, and factual rigor of their pre-training corpora. However, contemporary foundational pre-training datasets (such as The Pile, S2ORC, and Dolma) exhibit a severe structural omission: African scientific, medical, legal, and agricultural scholarship constitutes less than 0.5% of global pre-training tokens. Consequently, state-of-the-art models suffer from systematic failure modes when reasoning about tropical epidemiology, localized smallholder agro-ecologies, regional economic governance, and indigenous linguistic structures. To resolve this representation deficit and advance African intellectual sovereignty in artificial intelligence, we introduce Africa-Papers, the largest curated multi-domain Pan-African academic pre-training corpus to date. Comprising over 844,807 full-text papers spanning 10.15 billion tokens across 879 Parquet shards, Africa-Papers unifies four primary scientific streams: (1) continental peer-reviewed journals indexed in DOAJ across 31 African nations, (2) the CGIAR CGSpace agricultural repository, (3) African-authored and African-focused STEM/AI preprints on arXiv, and (4) open-access international publications by scholars affiliated with African institutions indexed via OpenAlex. The entire corpus is processed into layout-aware, clean Markdown preserving section hierarchies, mathematical equations, and tabular data, accompanied by exact BPE token counts and a standardized 8-domain taxonomy. We release Africa-Papers openly on the Hugging Face Hub under the AfriSpeech organization to accelerate continual pre-training and domain evaluation for foundation models globally.