data preprocessing

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DOCDEV.to AI·il y a 2j

How to Convert Webpages into Clean Markdown for LLMs (in 5ms)

Ce guide explique comment convertir des pages web bruyantes en Markdown propre et sémantique, adapté aux Grands Modèles de Langage (LLMs) en quelques millisecondes. Il détaille un processus de désinfection en plusieurs étapes pour supprimer l'encombrement HTML et optimiser l'utilisation des tokens, réduisant les coûts d'API et améliorant les performances du modèle pour des applications telles que les chatbots et les pipelines RAG.

LLMs HTML cleanup data preprocessing markdown

RESEARCHarXiv CS.CL·20/04/2026

Consistency Analysis of Sentiment Predictions using Syntactic & Semantic Context Assessment Summarization (SSAS)

Cet article présente le cadre Syntactic & Semantic Context Assessment Summarization (SSAS) pour résoudre l'incohérence des prédictions de sentiment des LLM, un défi pour l'analyse d'entreprise fiable. Le SSAS agit comme un pré-processeur de données sophistiqué, utilisant une classification hiérarchique et une summarisation itérative pour établir un contexte à signal élevé et dense en sentiments, rendant les prédictions plus stables pour les décisions commerciales stratégiques.

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DOCDEV.to AI·25/04/2026

Dirty Data: How to Find It and What to Do

Ce contenu traite de l'identification systématique des données sales dans les ensembles de données, telles que les valeurs manquantes, les doublons et les types de données incorrects, qui peuvent nuire aux modèles d'IA. Il souligne l'omniprésence de ces problèmes et la nécessité de les détecter avant la modélisation.

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RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 24j

Enhanced and Efficient Reasoning in Large Learning Models

Cet article propose une méthode efficiente et basée sur des principes pour améliorer le raisonnement dans les Grands Modèles de Langage, s'attaquant au manque actuel de confiance dans le contenu produit. La méthode comprend une étape de pré-traitement avec un Integracode Relationnel Unaire, suivie d'un processus d'apprentissage automatique rationalisé.

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ARTICLEDEV.to AI·11/04/2026

Complete Data Cleaning Guide Using Pandas: A Must-Know Skill for Data Scientists

Le nettoyage des données avec Pandas est une compétence essentielle pour les scientifiques des données, cruciale pour transformer les données brutes en un format structuré et précis. Cette étape fondamentale prévient les résultats incorrects et les modèles biaisés, occupant la majeure partie du temps des scientifiques dans les projets.

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ARTICLEDEV.to AI·11/04/2026

Comparison of different Methods for Univariate Time Series Imputation in R

Este artigo compara diferentes métodos para imputação de séries temporais univariadas, analisando suas abordagens e eficácia para lidar com dados ausentes na linguagem R.

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