Natural Language Processing (NLP) yeni təkmilləşdirmə dalğasının şahidi olur. Və Hugging Face məlumat dəstləri bu tendensiyanın ön sıralarındadır. Bu yazıda Hugging Face məlumat dəstlərinin əhəmiyyətinə baxacağıq.
Həmçinin, onların NLP modellərini öyrətmək və qiymətləndirmək üçün necə istifadə oluna biləcəyini görəcəyik.
Hugging Face, tərtibatçıları müxtəlif məlumat dəstləri ilə təmin edən bir şirkətdir.
İstər yeni başlayan, istərsə də təcrübəli NLP mütəxəssisi olmağınızdan asılı olmayaraq, Hugging Face-də təqdim olunan məlumatlar sizin üçün faydalı olacaq. NLP sahəsini araşdırarkən və Hugging Face məlumat dəstlərinin potensialını öyrənərkən bizə qoşulun.
Birincisi, NLP nədir?
Natural Language Processing (NLP) bir qoludur süni intellekt. O, kompüterlərin insan (təbii) dilləri ilə qarşılıqlı əlaqəsini öyrənir. NLP insan dilini başa düşmək və şərh etmək qabiliyyətinə malik modellərin yaradılmasını nəzərdə tutur. Beləliklə, alqoritmlər dil tərcüməsi kimi vəzifələri yerinə yetirə bilər. əhval-ruhiyyəni təhlil, və mətn istehsalı.
NLP müştəri xidməti, marketinq və səhiyyə kimi müxtəlif sahələrdə istifadə olunur. NLP-nin məqsədi kompüterlərə insan dilini insanların dilinə yaxın bir şəkildə yazılmış və ya danışıldığı kimi şərh etmək və başa düşmək imkanı verməkdir.
Baxış Üzünü qucaqlayır
Üzünü qucaqlayır təbii dil emalı (NLP) və maşın öyrənmə texnologiyası biznesidir. Onlar inkişaf etdiricilərə NLP sahəsini inkişaf etdirməkdə kömək etmək üçün geniş çeşidli resurslar təqdim edirlər. Onların ən diqqət çəkən məhsulu Transformers kitabxanasıdır.
Təbii dil emal proqramları üçün nəzərdə tutulmuşdur. Həmçinin, dil tərcüməsi və sual cavabı kimi müxtəlif NLP tapşırıqları üçün əvvəlcədən hazırlanmış modellər təqdim edir.
Hugging Face, Transformers kitabxanasına əlavə olaraq, maşın öyrənmə məlumat dəstlərini paylaşmaq üçün platforma təklif edir. Bu, yüksək keyfiyyətə tez daxil olmaq imkanı verir təlim üçün məlumat dəstləri onların modelləri.
Hugging Face-in missiyası təbii dil emalını (NLP) tərtibatçılar üçün daha əlçatan etməkdir.
Ən Populyar Hugging Face Datasets
Cornell Movie-Dialoqs Corpus
Bu, Hugging Face-in tanınmış məlumat dəstidir. Cornell Movie-Dialoqs Corpus film ssenarilərindən götürülmüş dialoqlardan ibarətdir. Təbii dil emalı (NLP) modelləri bu geniş mətn məlumatından istifadə etməklə öyrədilə bilər.
Kolleksiyaya 220,579 film personajı cütü arasında 10,292-dan çox dialoq qarşılaşması daxildir.
Bu məlumat dəstini müxtəlif NLP tapşırıqları üçün istifadə edə bilərsiniz. Məsələn, dil yaradılması və sual-cavab layihələri hazırlaya bilərsiniz. Həmçinin, siz dialoq sistemləri yarada bilərsiniz. çünki danışıqlar bu qədər geniş mövzuları əhatə edir. Məlumat dəsti tədqiqat layihələrində də geniş şəkildə istifadə edilmişdir.
Beləliklə, bu NLP tədqiqatçıları və tərtibatçıları üçün çox faydalı bir vasitədir.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus Hugging Face platformasında tapa biləcəyiniz onlayn səhifələr toplusudur. Bu verilənlər bazasına məqalələr, bloqlar və forumlar kimi geniş çeşidli onlayn səhifələr daxildir. Bundan əlavə, bunların hamısı yüksək keyfiyyətinə görə seçilib.
Verilənlər toplusu NLP modellərini öyrətmək və qiymətləndirmək üçün xüsusilə dəyərlidir. Beləliklə, siz bu məlumat dəstini tərcümə və ümumiləşdirmə kimi tapşırıqlar üçün istifadə edə bilərsiniz. Həmçinin, bir çox tətbiqlər üçün böyük bir aktiv olan bu məlumat dəstindən istifadə edərək əhval-ruhiyyə təhlili apara bilərsiniz.
Hugging Face komandası təlim üçün yüksək keyfiyyətli nümunə təqdim etmək üçün OpenWebText Corpus-u qurdu. Bu, 570 GB-dan çox mətn məlumatı olan böyük verilənlər toplusudur.
BERT
BERT (Transformers-dən Bidirectional Encoder Representations) bir NLP modelidir. O, əvvəlcədən öyrədilib və Hugging Face platformasında əlçatandır. BERT Google AI Language komandası tərəfindən yaradılmışdır. Həmçinin, o, ifadədəki sözlərin kontekstini qavramaq üçün geniş mətn verilənlər bazasında öyrədilir.
BERT transformator əsaslı model olduğundan, o, bir anda bir söz əvəzinə tam daxiletmə ardıcıllığını bir anda emal edə bilər. Transformator əsaslı model istifadə edir diqqət mexanizmləri ardıcıl girişi şərh etmək.
Bu xüsusiyyət BERT-ə cümlədəki sözlərin kontekstini qavramağa imkan verir.
BERT-dən mətnin təsnifatı, dilin anlaşılması, adlı qurum digər NLP tətbiqləri arasında identifikasiya və əsas referans həlli. Həmçinin, mətn yaratmaq və maşın oxumağı başa düşmək üçün faydalıdır.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) suallar və cavablar bazasıdır. Siz maşın oxuduğunu anlama modellərini öyrətmək üçün istifadə edə bilərsiniz. Verilənlər toplusuna müxtəlif mövzular üzrə 100,000-dən çox sual və cavab daxildir. SQuAD əvvəlki məlumat dəstlərindən fərqlənir.
O, sadəcə uyğun açar sözlər deyil, mətnin kontekstində bilik tələb edən sorğulara diqqət yetirir.
Nəticədə, o, sual-cavab və digər maşın-anlama tapşırıqları üçün modellərin yaradılması və sınaqdan keçirilməsi üçün əla mənbədir. İnsanlar sualları SQuAD-da da yazır. Bu yüksək keyfiyyət və ardıcıllıq təmin edir.
Ümumiyyətlə, SQuAD NLP tədqiqatçıları və tərtibatçıları üçün dəyərli mənbədir.
MNLI
MNLI və ya Multi-Genre Natural Language Inference, məşq etmək və sınaqdan keçirmək üçün istifadə edilən verilənlər toplusudur maşın öyrənmə modelləri təbii dildən nəticə çıxarmaq üçün. MNLI-nin məqsədi verilmiş ifadənin başqa bir ifadənin işığında doğru, yalan və ya neytral olduğunu müəyyən etməkdir.
MNLI bir çox janrlardan geniş mətnləri əhatə etməsi ilə əvvəlki verilənlər bazalarından fərqlənir. Bu janrlar bədii ədəbiyyatdan xəbər parçalarına və hökumət sənədlərinə qədər dəyişir. Bu dəyişkənliyə görə MNLI real dünya mətninin daha reprezentativ nümunəsidir. O, açıq-aydın bir çox digər təbii dil məlumat toplusundan daha yaxşıdır.
Məlumat dəstində 400,000-dən çox hadisə ilə MNLI təlim modelləri üçün əhəmiyyətli sayda nümunələr təqdim edir. O, həmçinin öyrənmələrində modellərə kömək etmək üçün hər bir nümunə üçün şərhləri ehtiva edir.
Final düşüncələr
Nəhayət, Hugging Face verilənlər bazası NLP tədqiqatçıları və tərtibatçıları üçün əvəzolunmaz mənbədir. Hugging Face, müxtəlif verilənlər toplusundan istifadə etməklə NLP inkişafı üçün çərçivə təmin edir.
Düşünürük ki, Hugging Face-in ən böyük verilənlər bazası OpenWebText Corpusdur.
Bu yüksək keyfiyyətli verilənlər bazası 570 GB-dan çox mətn məlumatını ehtiva edir. NLP modellərini öyrətmək və qiymətləndirmək üçün əvəzsiz mənbədir. Növbəti layihələrinizdə OpenWebText və digərlərindən istifadə etməyə cəhd edə bilərsiniz.
Cavab yaz