Апрацоўка натуральнай мовы (NLP) перажывае новую хвалю паляпшэнняў. І наборы дадзеных Hugging Face знаходзяцца ў авангардзе гэтай тэндэнцыі. У гэтым артыкуле мы разгледзім значэнне набораў даных Hugging Face.
Акрамя таго, мы ўбачым, як іх можна выкарыстоўваць для навучання і ацэнкі мадэляў НЛП.
Hugging Face - гэта кампанія, якая пастаўляе распрацоўшчыкам розныя наборы даных.
Незалежна ад таго, з'яўляецеся вы пачаткоўцам або дасведчаным спецыялістам па НЛП, дадзеныя, прадстаўленыя на Hugging Face, будуць вам карысныя. Далучайцеся да нас, калі мы даследуем сферу НЛП і даведаемся пра патэнцыял набораў даных Hugging Face.
Па-першае, што такое НЛП?
Апрацоўка натуральнай мовы (NLP) - гэта галіна штучны інтэлект. Ён вывучае, як кампутары ўзаемадзейнічаюць з чалавечымі (натуральнымі) мовамі. НЛП прадугледжвае стварэнне мадэляў, здольных разумець і інтэрпрэтаваць чалавечую мову. Такім чынам, алгарытмы могуць выконваць такія задачы, як моўны пераклад, аналіз настрояў, і вытворчасць тэксту.
НЛП выкарыстоўваецца ў розных галінах, уключаючы абслугоўванне кліентаў, маркетынг і ахову здароўя. Мэта НЛП - дазволіць камп'ютэрам інтэрпрэтаваць і разумець чалавечую мову, калі яна напісана або прамоўлена, у манеры, максімальна блізкай да чалавечай.
Агляд Абдымаючы твар
Абдымаючы твар з'яўляецца апрацоўкай натуральнай мовы (NLP) і тэхналогіямі машыннага навучання. Яны прадастаўляюць шырокі спектр рэсурсаў для дапамогі распрацоўшчыкам у развіцці сферы НЛП. Іх самым вартым увагі прадуктам з'яўляецца бібліятэка Transformers.
Ён прызначаны для прыкладанняў апрацоўкі натуральнай мовы. Акрамя таго, ён прапануе падрыхтаваныя мадэлі для розных задач НЛП, такіх як моўны пераклад і адказы на пытанні.
Hugging Face, у дадатак да бібліятэкі Transformers, прапануе платформу для абмену наборамі даных машыннага навучання. Гэта дазваляе хутка атрымаць доступ да высокай якасці наборы дадзеных для навучання іх мадэлі.
Місія Hugging Face - зрабіць апрацоўку натуральнай мовы (NLP) больш даступнай для распрацоўшчыкаў.
Самыя папулярныя наборы дадзеных Hugging Face
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Гэта добра вядомы набор даных ад Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus змяшчае дыялогі, узятыя са сцэнарыяў фільмаў. Мадэлі апрацоўкі натуральнай мовы (NLP) можна навучыць з выкарыстаннем гэтай вялікай колькасці тэкставых даных.
Больш за 220,579 10,292 дыялогавых сустрэч паміж XNUMX XNUMX парамі кінаперсанажаў уключаны ў калекцыю.
Вы можаце выкарыстоўваць гэты набор даных для розных задач НЛП. Напрыклад, вы можаце распрацоўваць праекты па стварэнні мовы і адказы на пытанні. Таксама вы можаце ствараць дыялогавыя сістэмы. таму што размовы ахопліваюць такі шырокі спектр тэм. Набор даных таксама шырока выкарыстоўваўся ў даследчых праектах.
Такім чынам, гэта вельмі карысны інструмент для даследчыкаў і распрацоўшчыкаў НЛП.
Корпус OpenWebText
Корпус OpenWebText - гэта калекцыя інтэрнэт-старонак, якія можна знайсці на платформе Hugging Face. Гэты набор даных уключае шырокі спектр інтэрнэт-старонак, такіх як артыкулы, блогі і форумы. Акрамя таго, усе яны былі выбраны за высокую якасць.
Набор даных асабліва каштоўны для навучання і ацэнкі мадэляў НЛП. Такім чынам, вы можаце выкарыстоўваць гэты набор даных для такіх задач, як пераклад і абагульненне. Акрамя таго, вы можаце правесці аналіз настрояў, выкарыстоўваючы гэты набор даных, які з'яўляецца велізарнай перавагай для многіх прыкладанняў.
Каманда Hugging Face падрыхтавала OpenWebText Corpus, каб забяспечыць высакаякасны ўзор для навучання. Гэта вялікі набор дадзеных з больш чым 570 ГБ тэкставых дадзеных.
БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - мадэль НЛП. Ён прайшоў папярэднюю падрыхтоўку і даступны на платформе Hugging Face. BERT быў створаны камандай Google AI Language. Акрамя таго, ён навучаецца на шырокім наборы тэкставых даных, каб зразумець кантэкст слоў у фразе.
Паколькі BERT з'яўляецца мадэллю на аснове трансфарматара, ён можа апрацоўваць поўную паслядоўнасць уводу адначасова, а не адно слова за раз. Выкарыстоўваецца мадэль на аснове трансфарматара механізмы увагі інтэрпрэтаваць паслядоўны ўвод.
Гэтая функцыя дазваляе BERT зразумець кантэкст слоў у фразе.
Вы можаце выкарыстоўваць BERT для катэгарызацыі тэксту, разумення мовы, названая сутнасць ідэнтыфікацыя, і corerefference дазвол, сярод іншых прыкладанняў НЛП. Акрамя таго, гэта карысна для стварэння тэксту і разумення машыннага чытання.
СКАД
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) - гэта база дадзеных пытанняў і адказаў. Вы можаце выкарыстоўваць яго для навучання мадэлям разумення машыннага чытання. Набор даных уключае больш за 100,000 XNUMX пытанняў і адказаў на розныя тэмы. SQuAD адрозніваецца ад папярэдніх набораў дадзеных.
Ён сканцэнтраваны на запытах, якія патрабуюць веды кантэксту тэксту, а не проста супадзення ключавых слоў.
У выніку гэта выдатны рэсурс для стварэння і тэсціравання мадэляў для адказаў на пытанні і іншых задач машыннага разумення. Людзі таксама пішуць пытанні ў SQuAD. Гэта забяспечвае высокую ступень якасці і паслядоўнасці.
У цэлым, SQuAD з'яўляецца каштоўным рэсурсам для даследчыкаў і распрацоўшчыкаў НЛП.
МНЛІ
MNLI, або Multi-Genre Natural Language Inference, - гэта набор даных, які выкарыстоўваецца для навучання і тэставання мадэлі машыннага навучання для высновы натуральнай мовы. Мэта MNLI - вызначыць, ці з'яўляецца дадзенае выказванне праўдзівым, ілжывым або нейтральным у святле іншага выказвання.
MNLI адрозніваецца ад папярэдніх набораў даных тым, што ахоплівае шырокі спектр тэкстаў розных жанраў. Гэтыя жанры вар'іруюцца ад мастацкай літаратуры да навін і дзяржаўных газет. З-за гэтай зменлівасці MNLI з'яўляецца больш рэпрэзентатыўным узорам рэальнага тэксту. Відавочна, што гэта лепш, чым многія іншыя наборы даных вываду на натуральнай мове.
Маючы больш за 400,000 XNUMX выпадкаў у наборы дадзеных, MNLI дае значную колькасць прыкладаў для навучальных мадэляў. Ён таксама змяшчае каментарыі да кожнага ўзору, каб дапамагчы мадэлям у навучанні.
Заключныя думкі
Нарэшце, наборы дадзеных Hugging Face з'яўляюцца неацэнным рэсурсам для даследчыкаў і распрацоўшчыкаў НЛП. Hugging Face забяспечвае аснову для распрацоўкі НЛП, выкарыстоўваючы разнастайную групу набораў даных.
Мы лічым, што самым вялікім наборам даных Hugging Face з'яўляецца OpenWebText Corpus.
Гэты высакаякасны набор даных змяшчае больш за 570 ГБ тэкставых даных. Гэта неацэнны рэсурс для навучання і ацэнкі мадэляў НЛП. Вы можаце паспрабаваць выкарыстоўваць OpenWebText і іншыя ў вашых наступных праектах.
Пакінуць каментар