ҚАЗАҚТІЛІНЕ АРНАЛҒАН LLM ҮШІН ДЕРЕКТЕРДІ OCR АРҚЫЛЫ ДАЙЫНДАУ

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2026.93.1.022
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Соңғы жылдары жасанды интеллект және үлкен тілдік модельдер (LLM) қарқынды дамуда. Бұл модельдердің тиімділігі оларды үйретуге пайдаланылған деректер сапасына тәуелді. Қазақ тіліне арналған құрылымдалған мәтіндік ресурстардың тапшылығы LLM дамытуда қиындықтудырады. Мақалада қазақ тіліндегі мәтіндерді OCR технологиясы арқылы цифрландыру және олардан JSON форматында сапалы датасет жасау қарастырылады. Жұмыстың мақсаты –қазақ мәтіндерін автоматты өңдеп, LLM оқытуға жарамды құрылымдалған деректер дайындау. Бұл үшін сканерленген құжаттар жиналып, Tesseract OCR арқылы танылып, JSON құрылымына келтірілді. Нәтижесінде 37 062 құжат өңделіп, LLaMA3.2 3B моделін қазақ тілінде оқытуға қолданылды. Модель ұлттық стильді меңгеріп, поэтикалық мәтіндер құра алды. Train/loss графигі оқыту тұрақтылығын көрсетті.