Обработката на естествен език (NLP) е свидетел на нова вълна от подобрения. И масивите от данни за прегръщане на лица са в челните редици на тази тенденция. В тази статия ще разгледаме значението на масивите от данни за прегръщане на лица.
Освен това ще видим как те могат да се използват за обучение и оценка на НЛП модели.
Hugging Face е компания, която доставя на разработчиците различни набори от данни.
Независимо дали сте начинаещ или опитен НЛП специалист, предоставените данни на Hugging Face ще ви бъдат полезни. Присъединете се към нас, докато изследваме областта на НЛП и научаваме за потенциала на наборите от данни за прегръщане на лица.
Първо, какво е НЛП?
Обработката на естествен език (NLP) е клон на изкуствен интелект. Той изучава как компютрите взаимодействат с човешките (естествени) езици. НЛП включва създаване на модели, способни да разбират и интерпретират човешкия език. Следователно алгоритмите могат да изпълняват задачи като езиков превод, анализ на чувстватаи създаване на текст.
НЛП се използва в различни области, включително обслужване на клиенти, маркетинг и здравеопазване. Целта на НЛП е да позволи на компютрите да интерпретират и разбират човешкия език, тъй като е написан или говорен, по начин, близък до този на хората.
Преглед на Прегърнато лице
Прегърнато лице е бизнес за обработка на естествен език (NLP) и технологии за машинно обучение. Те предоставят широк набор от ресурси за подпомагане на разработчиците в развитието на областта на НЛП. Техният най-забележителен продукт е библиотеката Transformers.
Той е предназначен за приложения за обработка на естествен език. Освен това предоставя предварително обучени модели за различни задачи на НЛП, като езиков превод и отговаряне на въпроси.
Hugging Face, в допълнение към библиотеката Transformers, предлага платформа за споделяне на набори от данни за машинно обучение. Това дава възможност за бърз достъп до високо качество набори от данни за обучение техните модели.
Мисията на Hugging Face е да направи обработката на естествен език (NLP) по-достъпна за разработчиците.
Най-популярните набори от данни за прегръщащи се лица
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Това е добре познат набор от данни от Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus включва диалози, взети от филмови сценарии. Моделите за обработка на естествен език (NLP) могат да бъдат обучени с помощта на това огромно количество текстови данни.
Повече от 220,579 10,292 диалогови срещи между XNUMX XNUMX двойки филмови герои са включени в колекцията.
Можете да използвате този набор от данни за различни НЛП задачи. Например можете да разработите проекти за създаване на език и отговори на въпроси. Освен това можете да създавате системи за диалог. защото разговорите обхващат толкова широк спектър от теми. Наборът от данни също е широко използван в изследователски проекти.
Следователно, това е изключително полезен инструмент за НЛП изследователи и разработчици.
Корпус OpenWebText
OpenWebText Corpus е колекция от онлайн страници, които можете да намерите на платформата Hugging Face. Този набор от данни включва широк набор от онлайн страници, като статии, блогове и форуми. Освен това всички те са избрани заради високото си качество.
Наборът от данни е особено ценен за обучение и оценка на НЛП модели. Следователно можете да използвате този набор от данни за задачи като превод и обобщение. Освен това можете да извършите анализ на настроението, като използвате този набор от данни, който е огромно предимство за много приложения.
Екипът на Hugging Face курира OpenWebText Corpus, за да предостави висококачествена извадка за обучение. Това е голям набор от данни с повече от 570 GB текстови данни.
БЕРТ
BERT (Двупосочни енкодерни представяния от трансформатори) е НЛП модел. Той е предварително обучен и е достъпен на платформата Hugging Face. BERT е създаден от екипа на Google AI Language. Освен това той се обучава на базата на огромен набор от текстови данни, за да разбере контекста на думите във фраза.
Тъй като BERT е базиран на трансформатор модел, той може да обработва цялата входна последователност наведнъж, вместо една дума наведнъж. Използва модел, базиран на трансформатор механизми за внимание за интерпретиране на последователен вход.
Тази функция позволява на BERT да разбере контекста на думите във фраза.
Можете да използвате BERT за категоризиране на текст, разбиране на езика, наименуван обект идентификация и кореферентна резолюция, наред с други NLP приложения. Освен това е полезно при генериране на текст и разбиране на машинно четене.
СКВАД
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) е база данни с въпроси и отговори. Можете да го използвате за обучение на модели за машинно четене с разбиране. Наборът от данни включва над 100,000 XNUMX въпроса и отговора по различни теми. SQuAD се различава от предишните набори от данни.
Той се фокусира върху заявки, които изискват познаване на контекста на текста, а не просто съвпадение на ключови думи.
В резултат на това това е отличен ресурс за създаване и тестване на модели за отговаряне на въпроси и други задачи за машинно разбиране. Хората пишат въпросите и в SQuAD. Това осигурява висока степен на качество и последователност.
Като цяло, SQuAD е ценен ресурс за НЛП изследователи и разработчици.
MNLI
MNLI или Multi-Genre Natural Language Inference е набор от данни, използван за обучение и тестване модели за машинно обучение за извод на естествен език. Целта на MNLI е да идентифицира дали дадено твърдение е вярно, невярно или неутрално в светлината на друго твърдение.
MNLI се различава от предишните набори от данни по това, че обхваща широк спектър от текстове от много жанрове. Тези жанрове варират от художествена литература до новини и правителствени вестници. Поради тази променливост MNLI е по-представителна извадка от текст от реалния свят. Очевидно е по-добър от много други набори от данни за изводи на естествен език.
С над 400,000 XNUMX случая в набора от данни, MNLI предоставя значителен брой примери за модели за обучение. Той също така съдържа коментари за всяка проба, за да помогне на моделите в тяхното обучение.
Заключителни мисли
И накрая, наборите от данни за прегръщане на лица са безценен ресурс за изследователите и разработчиците на НЛП. Hugging Face предоставя рамка за развитие на НЛП чрез използване на разнообразна група от набори от данни.
Смятаме, че най-големият набор от данни на Hugging Face е OpenWebText Corpus.
Този висококачествен набор от данни съдържа над 570 GB текстови данни. Това е безценен ресурс за обучение и оценка на НЛП модели. Можете да опитате да използвате OpenWebText и други в следващите си проекти.
Оставете коментар