अपनी कस्टम एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन बनाना
व्यवस्थित समीक्षाओं (Systematic reviews) के लिए स्क्रीनिंग और डेटा निकालने में कई घंटों का समय लगता है। यह शोधकर्ताओं को उस काम से दूर ले जाता है जिसे वे पसंद करते हैं। दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने से आप अपने मानकों को ऊंचा रखते हुए संश्लेषण (synthesis) पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
एक विश्वसनीय एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन स्पष्ट परिभाषाओं के साथ शुरू होती है। आपको अपने आवश्यक प्रत्येक डेटा पॉइंट को परिभाषित करना चाहिए, जैसे कि अध्ययन का डिज़ाइन (study design) या सैंपल साइज। आपको एक मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए 'गोल्ड सेट' (gold set) की भी आवश्यकता होती है। यह सेट आपके पेपर्स में डेटा के दिखने के विभिन्न तरीकों को कैप्चर करता है। इन वेरिएबल्स को पहले से निर्धारित करके, आप मानवीय निर्णय और मशीन लॉजिक के बीच एक कड़ी बनाते हैं। इससे आपके परिणामों को मापना और अपने कोड में सुधार करना आसान हो जाता है।
कल्पना कीजिए कि आपको प्रत्येक मनोविज्ञान (psychology) पेपर में सांख्यिकीय मॉडल (statistical model) को कैप्चर करने की आवश्यकता है। आप वेरिएबल को 'रिजल्ट्स सेक्शन' में रिपोर्ट किए गए टेस्ट के नाम के रूप में परिभाषित करते हैं। फिर आप 15 PDFs को एनोटेट करते हैं जो विभिन्न फॉर्मेट दिखाते हैं। यह गोल्ड सेट आपके एक्सट्रैक्शन फंक्शन का परीक्षण करने के लिए बेंचमार्क के रूप में कार्य करता है।
अपनी पाइपलाइन बनाने के लिए इन तीन चरणों का पालन करें:
सैंपल टेक्स्ट इकट्ठा करें और एनोटेट करें। 10 से 20 PDFs एकत्र करें जो विभिन्न जर्नल्स और फॉर्मेट दिखाते हों। प्रत्येक वेरिएबल को मैन्युअल रूप से एक स्प्रेडशीट में निकालें। यह प्रशिक्षण के लिए आपका गोल्ड सेट बन जाएगा।
एक्सट्रैक्शन फंक्शन बनाएं और उन्हें बेहतर बनाएं। प्रत्येक वेरिएबल के लिए एक Python फंक्शन लिखें। पार्स किए गए टेक्स्ट (parsed text) से जानकारी निकालने के लिए लॉजिक का उपयोग करें। सटीकता की जांच करने के लिए अपने गोल्ड सेट पर इन फंक्शन्स को चलाएं। जब कोड विफल हो जाए, तो जटिल लॉजिक फ्लो को डीबग करने के लिए PythonTutor का उपयोग करें। यह आपको यह देखने में मदद करता है कि वेरिएबल्स कैसे बदलते हैं ताकि आप अपने नियमों को ठीक कर सकें।
फ्लैगिंग लॉजिक जोड़ें और स्केल करें। प्रत्येक एक्सट्रैक्शन के साथ एक कॉन्फिडेंस स्कोर जोड़ें। यह आपकी समीक्षा के लिए अनिश्चित मामलों को हाइलाइट करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि पाइपलाइन सटीक बनी रहे, समय-समय पर अपने डेटा के एक रैंडम सैंपल की जांच करें। एक बार स्थिर होने के बाद, अपना डेटासेट बनाने के लिए सभी PDFs पर अपने फंक्शन्स चलाएं।
एक सफल ऑटोमेशन के लिए तीन कार्यों की आवश्यकता होती है। स्पष्ट नियमों के साथ प्रत्येक वेरिएबल को परिभाषित करें। अपनी सच्चाई (truth) को आधार देने के लिए एक गोल्ड सेट बनाएं। लॉजिक त्रुटियों को ठीक करने के लिए PythonTutor जैसे टूल का उपयोग करके अपने फंक्शन्स बनाएं और उन्हें बेहतर बनाएं। अनिश्चित परिणामों को फ्लैग करें और नियमित रूप से उनका ऑडिट करें। यह एक भारी मैन्युअल कार्य को एक तेज़, पुनरुत्पादित (reproducible) वर्कफ़्लो में बदल देता है।
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi