የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ (NLP) አዲስ የማሻሻያ ማዕበል እየመሰከረ ነው። እና፣ ማቀፍ የፊት ዳታ ስብስቦች በዚህ አዝማሚያ ግንባር ቀደም ናቸው። በዚህ ጽሑፍ ውስጥ የፊት ዳታ ስብስቦችን ማቀፍ ያለውን ጠቀሜታ እንመለከታለን።
እንዲሁም የNLP ሞዴሎችን ለማሰልጠን እና ለመገምገም እንዴት ጥቅም ላይ እንደሚውሉ እንመለከታለን።
ማቀፍ ፊት የተለያዩ የውሂብ ስብስቦችን ለገንቢዎች የሚያቀርብ ኩባንያ ነው።
ጀማሪም ሆኑ ልምድ ያለው የNLP ስፔሻሊስት፣ በመተቃቀፍ ፊት ላይ የቀረበው መረጃ ለእርስዎ ጠቃሚ ይሆናል። የNLP መስክን ስንቃኝ እና ስለመተቃቀፍ የፊት ዳታ ስብስቦች አቅም ስንማር ይቀላቀሉን።
በመጀመሪያ NLP ምንድን ነው?
የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ (NLP) የ ሰው ሰራሽ እውቀት. ኮምፒውተሮች ከሰው (ተፈጥሯዊ) ቋንቋዎች ጋር እንዴት እንደሚገናኙ ያጠናል. NLP የሰውን ቋንቋ የመረዳት እና የመተርጎም ችሎታ ያላቸው ሞዴሎችን መፍጠርን ያካትታል። ስለዚህ ስልተ ቀመሮች እንደ ቋንቋ ትርጉም ያሉ ተግባራትን ማከናወን ይችላሉ፣ ስሜት ትንተና፣ እና የጽሑፍ ምርት።
NLP የደንበኞች አገልግሎትን፣ ግብይትን እና የጤና አጠባበቅን ጨምሮ በተለያዩ አካባቢዎች ጥቅም ላይ ይውላል። የ NLP ዓላማ ኮምፒውተሮች የሰው ቋንቋ እንደተጻፈው ወይም እንደተነገረው ከሰዎች ጋር በሚቀራረብ መልኩ እንዲተረጉሙ እና እንዲረዱት መፍቀድ ነው።
የ አጠቃላይ እይታ የሚያቅፍ ፊት
የሚያቅፍ ፊት የተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ (NLP) እና የማሽን መማር ቴክኖሎጂ ንግድ ነው። የNLP አካባቢን ለማስፋት ገንቢዎችን ለማገዝ ሰፋ ያለ ግብዓቶችን ይሰጣሉ። በጣም ትኩረት የሚስበው ምርታቸው የ Transformers ቤተ-መጽሐፍት ነው።
እሱ ለተፈጥሮ ቋንቋ ማቀነባበሪያ ትግበራዎች የተነደፈ ነው። እንዲሁም፣ እንደ ቋንቋ ትርጉም እና የጥያቄ መልስ ላሉ ለተለያዩ የNLP ተግባራት አስቀድሞ የሰለጠኑ ሞዴሎችን ይሰጣል።
ማቀፍ ፊት፣ ከTransformers ቤተ-መጽሐፍት በተጨማሪ፣ የማሽን-መማሪያ ዳታሴቶችን ለመጋራት መድረክን ይሰጣል። ይህ ከፍተኛ ጥራት ያለው በፍጥነት ለመድረስ ያስችላል የውሂብ ስብስቦች ለስልጠና የእነሱ ሞዴሎች.
የመተቃቀፍ ፊት ተልእኮ የተፈጥሮ ቋንቋን ማቀናበር (NLP) ለገንቢዎች የበለጠ ተደራሽ ማድረግ ነው።
በጣም ታዋቂው የመተቃቀፍ የፊት ውሂብ ስብስቦች
ኮርኔል ፊልም-መገናኛዎች ኮርፐስ
ይህ ከHugging Face የመጣ የታወቀ የውሂብ ስብስብ ነው። ኮርኔል ፊልም-ዲያሎግስ ኮርፐስ ከፊልም ማሳያዎች የተወሰዱ ንግግሮችን ያካትታል። የተፈጥሮ ቋንቋን ማቀናበር (NLP) ሞዴሎች ይህን ሰፊ የጽሁፍ ውሂብ በመጠቀም ሊሰለጥኑ ይችላሉ።
በ220,579 የፊልም ገጸ-ባህሪያት ጥንዶች መካከል ከ10,292 በላይ የንግግር ግጥሚያዎች በክምችቱ ውስጥ ተካተዋል።
ይህንን የውሂብ ስብስብ ለተለያዩ NLP ተግባራት መጠቀም ይችላሉ። ለምሳሌ የቋንቋ ፈጠራ እና የጥያቄ መልስ ፕሮጀክቶችን ማዳበር ትችላለህ። እንዲሁም, የውይይት ስርዓቶችን መፍጠር ይችላሉ. ምክንያቱም ንግግሮቹ ይህን ያህል ሰፊ ርዕሰ ጉዳዮችን ይሸፍናሉ። የመረጃ ቋቱ በምርምር ፕሮጀክቶች ላይም በስፋት ጥቅም ላይ ውሏል።
ስለዚህ ይህ ለኤንኤልፒ ተመራማሪዎች እና ገንቢዎች በጣም ጠቃሚ መሳሪያ ነው።
የዌብ ጽሑፍ ኮርፐስ ክፈት
OpenWebText Corpus በ Hugging Face መድረክ ላይ የሚያገኟቸው የመስመር ላይ ገፆች ስብስብ ነው። ይህ የውሂብ ስብስብ እንደ መጣጥፎች፣ ብሎጎች እና መድረኮች ያሉ ሰፊ የመስመር ላይ ገፆችን ያካትታል። በተጨማሪም, እነዚህ ሁሉ በከፍተኛ ጥራታቸው ተመርጠዋል.
የመረጃ ቋቱ በተለይ NLP ሞዴሎችን ለማሰልጠን እና ለመገምገም ጠቃሚ ነው። ስለዚህ ይህንን የውሂብ ስብስብ እንደ ትርጉም እና ማጠቃለያ ላሉት ተግባሮች መጠቀም ይችላሉ። እንዲሁም፣ ለብዙ አፕሊኬሽኖች ትልቅ ሃብት የሆነውን ይህንን ዳታ ስብስብ በመጠቀም የስሜት ትንተና ማካሄድ ይችላሉ።
የመተቃቀፍ ፊት ቡድን ከፍተኛ ጥራት ያለው የሥልጠና ናሙና ለማቅረብ OpenWebText Corpusን ፈጥሯል። ከ 570GB በላይ የጽሑፍ ውሂብ ያለው ትልቅ የውሂብ ስብስብ ነው.
ቤርተር
BERT (የሁለት አቅጣጫዊ ኢንኮደር ውክልናዎች ከትራንስፎርመሮች) የ NLP ሞዴል ነው። አስቀድሞ የሰለጠነ እና በHugging Face መድረክ ላይ ይገኛል። BERT የተፈጠረው በGoogle AI ቋንቋ ቡድን ነው። እንዲሁም፣ በአንድ ሀረግ ውስጥ ያሉ የቃላትን አውድ ለመረዳት በሰፊው የፅሁፍ ዳታ ስብስብ ላይ ሰልጥኗል።
BERT በትራንስፎርመር ላይ የተመሰረተ ሞዴል ስለሆነ በአንድ ጊዜ ከአንድ ቃል ይልቅ ሙሉውን የግብአት ቅደም ተከተል በአንድ ጊዜ ማካሄድ ይችላል። በትራንስፎርመር ላይ የተመሰረተ ሞዴል ይጠቀማል የትኩረት ዘዴዎች ተከታታይ ግቤትን ለመተርጎም.
ይህ ባህሪ BERT በአንድ ሀረግ ውስጥ ያሉትን የቃላት አውድ እንዲረዳ ያስችለዋል።
BERTን ለጽሑፍ ምደባ፣ የቋንቋ ግንዛቤ፣ የተሰየመ አካል ከሌሎች የኤንኤልፒ መተግበሪያዎች መካከል መለየት፣ እና ዋና መፍታት። እንዲሁም፣ ጽሑፍን በማመንጨት እና የማሽን ንባብን በመረዳት ጠቃሚ ነው።
SQuAD
SQuAD (የስታንፎርድ ጥያቄ መልስ ዳታ ስብስብ) የጥያቄዎች እና መልሶች ዳታቤዝ ነው። የማሽን ንባብ ግንዛቤ ሞዴሎችን ለማሰልጠን ሊጠቀሙበት ይችላሉ። የመረጃው ስብስብ ከ100,000 በላይ ጥያቄዎችን እና በተለያዩ ርዕሰ ጉዳዮች ላይ ምላሾችን ያካትታል። SQuAD ከቀደምት የውሂብ ስብስቦች ይለያል።
ቁልፍ ቃላትን ከማዛመድ ይልቅ የጽሑፉን አውድ ማወቅ በሚፈልጉ ጥያቄዎች ላይ ያተኩራል።
በውጤቱም ፣ ለጥያቄ-መልስ እና ለሌሎች የማሽን-መረዳት ስራዎች ሞዴሎችን ለመፍጠር እና ለመሞከር ጥሩ ግብዓት ነው። ሰዎች በSQuAD ውስጥም ጥያቄዎቹን ይጽፋሉ። ይህ ከፍተኛ ጥራት ያለው እና ወጥነት ያለው ደረጃ ይሰጣል.
በአጠቃላይ፣ SQuAD ለNLP ተመራማሪዎች እና ገንቢዎች ጠቃሚ ግብአት ነው።
MNLI
MNLI፣ ወይም ባለብዙ ዘውግ የተፈጥሮ ቋንቋ ኢንፈረንስ፣ ለማሰልጠን እና ለመሞከር የሚያገለግል የውሂብ ስብስብ ነው። የማሽን መማሪያ ሞዴሎች ለተፈጥሮ ቋንቋ ማጣቀሻ. የMNLI አላማ የተሰጠው መግለጫ እውነት፣ ሀሰት ወይም ገለልተኛ መሆኑን ከሌላ መግለጫ አንፃር መለየት ነው።
MNLI ከበርካታ ዘውጎች የተውጣጡ የተለያዩ ጽሑፎችን ስለሚሸፍን ካለፉት የውሂብ ስብስቦች ይለያል። እነዚህ ዘውጎች ከልብ ወለድ እስከ የዜና ዘገባዎች እና የመንግስት ወረቀቶች ይለያያሉ። በዚህ ተለዋዋጭነት ምክንያት፣ MNLI የገሃዱ ዓለም ጽሑፍ የበለጠ ተወካይ ናሙና ነው። ከሌሎች የተፈጥሮ ቋንቋ መረጃ ስብስቦች የተሻለ እንደሆነ ግልጽ ነው።
በመረጃ ስብስብ ውስጥ ከ400,000 በላይ ጉዳዮች ሲኖሩ፣ MNLI ለስልጠና ሞዴሎች ጉልህ የሆኑ ምሳሌዎችን ይሰጣል። ሞዴሎቹን በትምህርታቸው ውስጥ ለመርዳት ለእያንዳንዱ ናሙና አስተያየቶችንም ይዟል።
የመጨረሻ ሐሳብ
በመጨረሻም፣ ማቀፍ የፊት ዳታ ስብስቦች ለNLP ተመራማሪዎች እና ገንቢዎች በዋጋ ሊተመን የማይችል ግብዓት ናቸው። ማቀፍ ፊት የተለያዩ የመረጃ ስብስቦችን በመጠቀም ለኤንኤልፒ ልማት ማዕቀፍ ያቀርባል።
የመተቃቀፍ ፊት ትልቁ የውሂብ ስብስብ OpenWebText Corpus ነው ብለን እናስባለን።
ይህ ከፍተኛ ጥራት ያለው የውሂብ ስብስብ ከ570GB በላይ የጽሑፍ ውሂብ ይዟል። የ NLP ሞዴሎችን ለማሰልጠን እና ለመገምገም በዋጋ ሊተመን የማይችል ግብዓት ነው። በሚቀጥሉት ፕሮጀክቶችዎ ውስጥ OpenWebTextን እና ሌሎችን ለመጠቀም መሞከር ይችላሉ።
መልስ ይስጡ