语言数据是智能语言服务的关键要素

2023年11月17日，北京市经济和信息化局和北京市财政局联合发布《2023年北京市高精尖产业发展资金实施指南（第三批）》。其中，重点试点之一是鼓励企业开展数据资产入表活动，对于数据资源首次实现入表且入表金额大于100万元的，可以对企业为实现数据资产入表所发生的数据质量评价、数据资产评估和第三方审计等服务费用予以30%的补贴，同一企业数据资产入表补贴最高不超过50万元。由此可见，数据资产成为数字经济的核心生产要素。语言数据是数据资产的一种，已成为智能语言服务必不可少的核心要素。

一、语言数据的定义与分类

语言数据是指以语言为主要信息载体的数据，包括文字、音频、视频等形式，包含语言的各种属性，如词汇、语法、句式、语义、语用等。一段文字、一段录音的对话、一个视频中的讲解等都可以被视为语言数据。在人工智能领域，语言数据常用于训练自然语言处理模型，如机器翻译、语音识别、文本分析等。

语言数据的范围非常广泛，它包括但不限于以下几种形式：

1. 文本数据：这是最常见的语言数据形式，包括书籍、文章、博客、社交媒体帖子、电子邮件、短信等。

2. 语音数据：例如电话通话、语音指令、音频书籍、广播、访谈录音等。

3. 视频数据：包含语言信息的视频数据，如电影、电视节目、在线教学视频、新闻报道、会议录像等。

4. 多媒体数据：图片、图表、表格等多媒体数据中包含的语言信息。

5. 生物语言数据：如人类的大脑神经反应等。

这些数据可以用于各种目的，如研究语言学、开发语言处理软件、训练机器学习模型等。

二、语言数据的产业价值

语言数据具有数据要素的价值：

1. 预测价值：通过对大量语言数据的分析，可以发现规律和趋势，从而进行预测。例如，通过分析社交媒体上的公众舆论，可以预测某一产品或政策的公众接受度。

2. 描述价值：语言数据可以反映现实世界的状态。例如，客户的评论和反馈可以帮助企业了解其产品或服务的实际表现。

3. 决策价值：语言数据可以支持决策制定。例如，通过对市场调查问卷的文本分析，可以帮助企业做出更好的营销决策。

4. 创新价值：语言数据可能隐藏着未知的信息和知识，挖掘这些信息和知识可以推动创新。例如，通过对大量科学文献的文本挖掘，可能发现新的科研趋势和研究方向。

5. 社会价值：语言数据可以反映社会现象，对社会学研究和公共政策制定有重要价值。例如，通过分析网络上的舆论，可以帮助政府了解公众对某一政策的态度和需求。

6. 教育价值：语言数据可以用于语言学习和研究。例如，语料库是语言学研究的重要工具，语言学者可以通过对语料库的研究，了解语言的规律和特性。

三、语言数据开发和利用的方法

语言服务企业采集、保存、开发和利用好语言数据需要通过以下几个步骤：

1. 采集：采集语言数据的方法多种多样，包括但不限于网络爬虫、API获取、用户提交等方式。需要注意的是，在采集过程中应当遵循相关法律法规，尤其是数据隐私相关的法律法规。

2. 处理与清洗：原始的语言数据通常需要经过一系列的处理和清洗，如去除噪声数据、填补缺失值、标准化等，使之适合后续的分析和利用。

3. 存储：有效的数据存储不仅要保证数据的安全性，也需要便于数据的检索和利用。一般可以使用关系型数据库、非关系型数据库或数据仓库等技术进行数据存储。

4. 分析与挖掘：通过统计分析、机器学习、深度学习等手段对数据进行分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识。

5. 利用：将挖掘出的知识应用到实际语言服务业务中，如优化搜索算法、提供个性化推荐、改进自然语言处理模型等。

6. 数据保护：在语言服务过程中要遵循相关法律法规，尤其是数据保护法规，确保数据的隐私和安全。

四、语言数据的评价标准

评估语言数据的质量通常考虑以下指标和标准：

1. 准确性：语言数据的正确性和准确性是最基本的评价标准，包括语法和拼写是否正确，语音的发音和语调是否准确等。

2. 完整性：好的语言数据应该没有遗漏或缺失。例如，在对话数据中，应包括整个对话过程，不能只有一部分。

3. 可用性：语言数据应该是可用的，即它能够有效地用于特定的任务或目的。例如，如果数据用于训练机器翻译模型，那么应包括源语言文本和目标语言的正确翻译。

4. 多样性：为了训练更完善的模型，语言数据应该具有多样性，涵盖各种不同的主题、风格和语境。

5. 更新性：语言不断发展和变化，优质的语言数据应该能反映当前的语言使用的最新情况。

6. 代表性：语言数据应该能代表特定的语言社区或用户群体。

7. 可靠性：语言数据的来源应该是可靠的，能够信任数据的真实性和准确性。

8. 符合伦理：收集和使用语言数据应遵守相关的伦理原则，尊重数据主体的隐私权和知情同意权。

五、语言数据带来的机遇与挑战

语言数据对语言服务行业带来的机遇主要包括：

1. 知识洞察和预测：通过对语言数据的深度分析，企业可以洞察出趋势、模式和关联，进而进行预测和策略制定。2. 服务优化：语言数据可以帮助语言服务提供者改进和优化其服务，如提高翻译质量、优化搜索结果等。3. 产品创新：基于语言数据的深度挖掘和分析，可以推动语言服务产品的创新，如开发出新的自然语言处理工具和应用。4. 个性化服务：通过分析用户的语言数据，企业可以提供更个性化、更贴合用户需求的服务，如个性化推荐、定制化内容等。

然而，语言数据也存在一些挑战，如：1. 数据质量不准确、不完整或过时的数据可能会影响服务质量和决策效果。2. 在收集、存储和使用语言数据的过程中，需要充分考虑数据安全和用户隐私的问题。3. 大量的语言数据需要大量的存储空间、强大的算力和复杂的算法进行处理。4. 法律法规：随着数据保护法规的日益严格，企业需要更加小心地处理用户数据，避免违规的风险。5. 伦理问题：如何在尊重个人隐私和实现商业利润之间找到平衡，是一个需要考虑的伦理问题。

本文为国家语委科研重大项目“新时代中国特色语言管理理论建构研究”（ZDA135-16）和北京市社会科学基金重点项目“一带一路”语言服务便利度测量模型构建与应用（20YYA002）的相关成果。

（作者简介：王立非，北京语言大学教授，国际语言服务研究院院长，国家语言服务出口基地首席专家，上海财经大学特聘教授，华北科技学院特聘兼职高层次专家）