Natuurlike Taalverwerking (NLP) is getuie van 'n nuwe golf van verbeterings. En Hugging Face-datastelle is aan die voorpunt van hierdie neiging. In hierdie artikel sal ons kyk na die belangrikheid van Hugging Face-datastelle.
Ons sal ook sien hoe dit gebruik kan word om NLP-modelle op te lei en te assesseer.
Hugging Face is 'n maatskappy wat ontwikkelaars van 'n verskeidenheid datastelle voorsien.
Of jy nou 'n beginner of 'n ervare NLP-spesialis is, die data wat op Hugging Face verskaf word, sal vir jou van nut wees. Sluit by ons aan terwyl ons die veld van NLP verken en leer oor die potensiaal van Hugging Face-datastelle.
Eerstens, wat is NLP?
Natuurlike Taalverwerking (NLP) is 'n tak van kunsmatige intelligensie. Dit bestudeer hoe rekenaars interaksie het met menslike (natuurlike) tale. NLP behels die skep van modelle wat in staat is om menslike taal te verstaan en te interpreteer. Algoritmes kan dus take soos taalvertaling onderneem, sentiment analise, en teksproduksie.
NLP word op 'n verskeidenheid gebiede gebruik, insluitend kliëntediens, bemarking en gesondheidsorg. Die doel van NLP is om rekenaars toe te laat om menslike taal te interpreteer en te verstaan soos dit geskryf of gepraat word op 'n manier so na aan dié van mense.
Oorsig van Drukkende gesig
Drukkende gesig is 'n natuurlike taalverwerking (NLP) en masjienleer tegnologie besigheid. Hulle bied 'n wye reeks hulpbronne om ontwikkelaars te help om die gebied van NLP te bevorder. Hul mees noemenswaardige produk is die Transformers-biblioteek.
Dit is ontwerp vir natuurlike taalverwerkingstoepassings. Dit verskaf ook vooraf opgeleide modelle vir 'n verskeidenheid NLP-take soos taalvertaling en vraagbeantwoording.
Hugging Face, benewens die Transformers-biblioteek, bied 'n platform om masjienleer-datastelle te deel. Dit maak dit moontlik om vinnig toegang tot hoë gehalte te verkry datastelle vir opleiding hul modelle.
Hugging Face se missie is om natuurlike taalverwerking (NLP) meer toeganklik vir ontwikkelaars te maak.
Gewildste Gesig-datastelle vir knuffel
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Dit is 'n bekende datastel van Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus bestaan uit dialoë wat uit rolprentdraaiboeke geneem is. Natuurlike taalverwerking (NLP) modelle kan opgelei word deur hierdie uitgebreide hoeveelheid teksdata te gebruik.
Meer as 220,579 10,292 dialoog-ontmoetings tussen XNUMX XNUMX fliekkarakterpare is by die versameling ingesluit.
U kan hierdie datastel vir 'n verskeidenheid NLP-take gebruik. Jy kan byvoorbeeld taalskepping en vrae-antwoordprojekte ontwikkel. U kan ook dialoogstelsels skep. omdat die praatjies so 'n wye reeks onderwerpe dek. Die datastel is ook wyd gebruik in navorsingsprojekte.
Dit is dus 'n uiters nuttige hulpmiddel vir NLP-navorsers en -ontwikkelaars.
OpenWebText Corpus
Die OpenWebText Corpus is 'n versameling aanlynbladsye wat jy op die Hugging Face-platform kan vind. Hierdie datastel bevat 'n wye reeks aanlynbladsye, soos artikels, blogs en forums. Boonop is hierdie almal gekies vir hul hoë gehalte.
Die datastel is veral waardevol vir opleiding en assessering van NLP-modelle. Daarom kan u hierdie datastel gebruik vir take soos vertaling en opsomming. U kan ook sentimentanalise uitvoer met behulp van hierdie datastel wat 'n groot bate vir baie toepassings is.
Die Hugging Face-span het die OpenWebText Corpus saamgestel om 'n voorbeeld van hoë gehalte vir opleiding te verskaf. Dit is 'n groot datastel met meer as 570 GB se teksdata.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is 'n NLP-model. Dit is vooraf opgelei en is toeganklik op die Hugging Face-platform. BERT is geskep deur die Google AI Language-span. Dit is ook opgelei op 'n groot teksdatastel om die konteks van woorde in 'n frase te begryp.
Omdat BERT 'n transformator-gebaseerde model is, kan dit die volle invoervolgorde op een slag verwerk in plaas van een woord op 'n slag. 'n Transformator-gebaseerde model gebruik aandag meganismes om opeenvolgende invoer te interpreteer.
Hierdie kenmerk stel BERT in staat om die konteks van woorde in 'n frase te begryp.
Jy kan BERT gebruik vir tekskategorisering, taalbegrip, benoemde entiteit identifikasie, en kernverwysingsresolusie, onder andere NLP-toepassings. Dit is ook voordelig om teks te genereer en masjienlees te verstaan.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) is 'n databasis van vrae en antwoorde. Jy kan dit gebruik om masjienleesbegripmodelle op te lei. Die datastel bevat meer as 100,000 XNUMX vrae en antwoorde oor 'n verskeidenheid onderwerpe. SQuAD verskil van vorige datastelle.
Dit fokus op navrae wat kennis van die teks se konteks vereis eerder as om bloot sleutelwoorde te pas.
As gevolg hiervan is dit 'n uitstekende hulpbron vir die skep en toets van modelle vir vraag-antwoord en ander masjien-verstaan take. Mense skryf die vrae ook in SQuAD. Dit bied 'n hoë mate van kwaliteit en konsekwentheid.
Oor die algemeen is SQuAD 'n waardevolle hulpbron vir NLP-navorsers en -ontwikkelaars.
MNLI
MNLI, of Multi-Genre Natural Language Inference, is 'n datastel wat gebruik word om op te lei en te toets masjienleermodelle vir natuurlike taalafleiding. Die doel van MNLI is om te identifiseer of 'n gegewe stelling waar, onwaar of neutraal is in die lig van 'n ander stelling.
MNLI verskil van vorige datastelle deurdat dit 'n wye reeks tekste uit baie genres dek. Hierdie genres wissel van fiksie tot nuusstukke en regeringskoerante. As gevolg van hierdie veranderlikheid is MNLI 'n meer verteenwoordigende voorbeeld van werklike teks. Dit is klaarblyklik beter as baie ander natuurlike taalafleidingsdatastelle.
Met meer as 400,000 XNUMX gevalle in die datastel, verskaf MNLI 'n aansienlike aantal voorbeelde vir opleidingsmodelle. Dit bevat ook opmerkings vir elke steekproef om die modelle te help met hul leer.
Harde Gedagtes
Ten slotte, Hugging Face-datastelle is 'n waardevolle hulpbron vir NLP-navorsers en -ontwikkelaars. Hugging Face bied 'n raamwerk vir NLP-ontwikkeling deur 'n diverse groep datastelle te gebruik.
Ons dink Hugging Face se grootste datastel is die OpenWebText Corpus.
Hierdie datastel van hoë gehalte bevat meer as 570 GB teksdata. Dit is 'n waardevolle hulpbron vir opleiding en evaluering van NLP-modelle. Jy kan probeer om OpenWebText en ander in jou volgende projekte te gebruik.
Lewer Kommentaar