Tetapkan pertanyaan dan kriteria pemilihan
Mulailah dari tujuan anotasi, bukan dari keinginan mengumpulkan semua Reddit. Tentukan bahasa, komunitas, jenis teks, periode, serta kategori yang ingin dibedakan. Uji apakah pedoman cukup jelas menggunakan halaman kecil komentar MachineLearning. Contoh dari komunitas teknis tidak serta-merta mewakili percakapan umum atau pengguna saat ini. Reddit Datasets adalah arsip historis independen dan tidak berafiliasi dengan Reddit. Nama komunitas dalam /v1/subreddits?prefix=... dapat membantu menjelajah nama, tetapi bukan bukti bahwa periode tertentu tercakup lengkap. Jangan mengubah hasil penjelajahan nama menjadi klaim inventaris seluruh arsip.
Gunakan /v1/comments untuk komentar, /v1/posts untuk postingan, atau /v1/search untuk pencarian umum. kind dapat bernilai post atau comment. q, subreddit, dan author mempersempit pilihan sesuai kebutuhan. from dan to memakai YYYY-MM-DD dalam UTC; to mencakup seluruh hari yang disebutkan. Catat alasan memilih rentang itu tanpa menyebutnya salinan server yang tidak berubah. min_score adalah batas minimum skor, bukan pengurutan. Jika menerapkannya, jelaskan bahwa teks dengan skor lebih rendah dikeluarkan. Penyaringan ini tidak memvalidasi label, mengukur mutu bahasa, atau memastikan sampel seimbang.
Catat pengambilan dan perubahan lokal
Permintaan awal dapat memakai https://api.redditdatasets.com/v1/comments?subreddit=MachineLearning&limit=3. Dua header yang sah adalah Authorization: Bearer YOUR_API_KEY dan X-API-Key: YOUR_API_KEY; pilih salah satunya dan ganti nilai hanya di server. Catatan pengambilan sebaiknya berisi alamat, filter tanpa kunci, waktu UTC, hasil panggilan, serta jumlah rekaman tersimpan. Gunakan metadata yang benar-benar tersedia. Jika pengenal atau tanggal yang dibutuhkan tidak ada, tandai sebagai kekurangan dan putuskan apakah rekaman layak dipakai. Jangan membuat teks atau informasi asal pengganti demi memenuhi ukuran sampel.
Batas pengambilan adalah 100 rekaman per panggilan dan 100 halaman per kueri. Total eq tepat, gte batas bawah, sedangkan unknown atau null tidak memberi total andal. Mencatat semua halaman yang Anda kunjungi tidak membuktikan semua rekaman yang cocok sudah diambil. Urutan dokumen bukan acak, kronologis, atau berdasarkan relevansi. Jika menghapus duplikat lokal, dokumentasikan pengenal dan jumlah yang dikeluarkan. Simpan catatan normalisasi teks dan versi hasilnya. Rekaman datar dapat langsung dibaca atau dianotasi; pengelompokan berdasarkan parent_id atau link_id bersifat opsional dan tidak memulihkan konteks yang tidak tersedia.
Jelaskan label dan batas evaluasi
Buat aturan untuk teks ambigu, kutipan, konteks terpotong, dan informasi pribadi. Peninjauan beberapa contoh oleh dua pemberi anotasi dapat menunjukkan perbedaan penafsiran; itu metode kerja Anda, bukan layanan validasi API. Simpan alasan revisi label dan perubahan pedoman. Pisahkan contoh pelatihan dari evaluasi menggunakan aturan yang dijelaskan. Periksa teks yang sama dan percakapan terkait jika informasi pendukung tersedia. Pemeriksaan hanya berlaku pada materi yang Anda miliki dan tidak menjamin semua kebocoran data telah ditemukan. Hak pihak ketiga dan kelayakan penggunaan ulang tetap perlu dipertimbangkan sebelum membagikan berkas.
Simpan salinan yang benar-benar dianalisis beserta catatan asalnya. Parameter yang sama tidak menjamin hasil identik pada masa depan; arsip tidak menjanjikan penyimpanan permanen atau versi dataset tetap. Tidak ada fitur unduhan massal maupun pengambilan sampel acak. Setiap pengambilan berhasil, termasuk hasil kosong, memakai satu kredit. Waktu tunggu klien habis tidak membuktikan server gagal, sehingga percobaan ulang yang berhasil dapat memakai kredit lagi. /v1/status terbuka dan tidak berbayar, tetapi hanya menunjukkan cakupan statis layanan serta respons HTTP. Itu bukan pemeriksaan keberadaan sampel atau kesehatan mesin pencarian. Laporkan jumlah nyata, transformasi, dan keterbatasan penelitian secara terpisah.
