101 Billion Arabic Words Dataset

近年来，大型语言模型在自然语言处理领域引起了革命性变革，主要体现在以英语为中心的领域中取得了令人瞩目的进展。这些进展树立了全球标杆，激发了人们开发能够以惊人的准确性理解和生成阿拉伯语的阿拉伯语言模型的重大努力。尽管取得了这些进展，但一个关键挑战仍然存在：阿拉伯语言模型的潜在偏见，主要归因于它们依赖于包含已经被翻译成阿拉伯语的英文数据集。这种依赖不仅会损害生成内容的真实性，还反映了一个更广泛的问题——阿拉伯语言数据的原始质量稀缺。本研究旨在解决阿拉伯世界的数据稀缺问题，并鼓励开发真正符合该地区语言和细微差别的阿拉伯语言模型。我们进行了大规模的数据挖掘项目，从Common Crawl WET文件中提取了大量的阿拉伯语内容。提取的数据经过严格的清理和去重处理，使用创新技术确保数据集的完整性和独特性。结果是1010亿个阿拉伯语单词数据集，是迄今为止最大的阿拉伯语数据集，可以显著促进真正的阿拉伯语言模型的开发。本研究不仅突出了创造语言和文化准确的阿拉伯语言模型的潜力，还为未来增强阿拉伯语言模型的真实性的研究设立了先例。

如何解决阿拉伯语言模型中的数据稀缺和潜在偏见问题？

通过对Common Crawl WET文件进行大规模数据挖掘，提取阿拉伯语内容，并经过严格的清理和去重处理，构建了迄今为止最大的阿拉伯语数据集，为阿拉伯语言模型的开发提供了更真实和准确的数据基础。

论文提出了通过数据挖掘和清理来解决阿拉伯语言模型中数据稀缺和潜在偏见问题的方法，并构建了1010亿个阿拉伯语单词的数据集。该数据集可以为开发真实的阿拉伯语言模型做出贡献。论文还强调了开发语言和文化准确的阿拉伯语言模型的潜力，并为未来的研究设立了先例。

最近的相关研究包括：1.《阿拉伯语言模型的训练数据：现状和未来方向》2.《阿拉伯语言模型中的潜在偏见问题及其解决方案》等。