প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) উন্নতির একটি নতুন তরঙ্গ প্রত্যক্ষ করছে। এবং, হাগিং ফেস ডেটাসেটগুলি এই প্রবণতার অগ্রভাগে রয়েছে৷ এই নিবন্ধে, আমরা হাগিং ফেস ডেটাসেটের তাৎপর্য দেখব।
এছাড়াও, আমরা দেখব কিভাবে তারা NLP মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
Hugging Face হল এমন একটি কোম্পানি যা ডেভেলপারদের বিভিন্ন ধরনের ডেটাসেট সরবরাহ করে।
আপনি একজন শিক্ষানবিস বা একজন অভিজ্ঞ NLP বিশেষজ্ঞ হোন না কেন, Hugging Face-এ দেওয়া ডেটা আপনার কাজে লাগবে। আমাদের সাথে যোগ দিন যখন আমরা NLP-এর ক্ষেত্র অন্বেষণ করি এবং Hugging Face ডেটাসেটের সম্ভাবনা সম্পর্কে শিখি।
প্রথমত, NLP কি?
ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর একটি শাখা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা. এটি অধ্যয়ন করে কিভাবে কম্পিউটার মানুষের (প্রাকৃতিক) ভাষার সাথে যোগাযোগ করে। এনএলপি মানুষের ভাষা বোঝা এবং ব্যাখ্যা করতে সক্ষম মডেল তৈরি করে। সুতরাং, অ্যালগরিদমগুলি ভাষা অনুবাদের মতো কাজগুলি গ্রহণ করতে পারে, অনুভূতির বিশ্লেষণ, এবং পাঠ্য উত্পাদন।
NLP গ্রাহক পরিষেবা, বিপণন এবং স্বাস্থ্যসেবা সহ বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। এনএলপির উদ্দেশ্য হল কম্পিউটারগুলিকে মানুষের ভাষাকে ব্যাখ্যা করতে এবং বোঝার অনুমতি দেওয়া যেমন এটি মানুষের ভাষা হিসাবে লেখা বা বলা হয়।
সংক্ষিপ্ত বিবরণ আলিঙ্গন মুখ
আলিঙ্গন মুখ একটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) এবং মেশিন লার্নিং প্রযুক্তি ব্যবসা। তারা এনএলপির ক্ষেত্রকে আরও এগিয়ে নিতে বিকাশকারীদের সহায়তা করার জন্য বিস্তৃত সংস্থান সরবরাহ করে। তাদের সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য পণ্য হল ট্রান্সফরমার লাইব্রেরি।
এটি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এছাড়াও, এটি ভাষা অনুবাদ এবং প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার মতো বিভিন্ন NLP কাজের জন্য প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল সরবরাহ করে।
ট্রান্সফরমার লাইব্রেরি ছাড়াও হাগিং ফেস মেশিন-লার্নিং ডেটাসেট শেয়ার করার জন্য একটি প্ল্যাটফর্ম অফার করে। এটি দ্রুত উচ্চ-মানের অ্যাক্সেস করা সম্ভব করে তোলে প্রশিক্ষণের জন্য ডেটাসেট তাদের মডেল।
আলিঙ্গন মুখের লক্ষ্য হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) বিকাশকারীদের জন্য আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা।
সর্বাধিক জনপ্রিয় আলিঙ্গন ফেস ডেটাসেট
কর্নেল মুভি-সংলাপ কর্পাস
এটি Hugging Face থেকে একটি সুপরিচিত ডেটাসেট। Cornell Movie-Dialogs Corpus সিনেমার চিত্রনাট্য থেকে নেওয়া সংলাপগুলি নিয়ে গঠিত। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) মডেলগুলিকে এই বিস্তৃত টেক্সট ডেটা ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত করা যেতে পারে।
সংগ্রহে 220,579টি চলচ্চিত্র চরিত্র জোড়ার মধ্যে 10,292টির বেশি ডায়ালগ এনকাউন্টার অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
আপনি এই ডেটাসেটটি বিভিন্ন NLP কাজের জন্য ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি ভাষা তৈরি এবং প্রশ্ন-উত্তর প্রকল্পগুলি বিকাশ করতে পারেন। এছাড়াও, আপনি সংলাপ সিস্টেম তৈরি করতে পারেন. কারণ আলোচনায় এমন বিস্তৃত বিষয় রয়েছে। ডেটাসেটটি গবেষণা প্রকল্পগুলিতেও ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হয়েছে।
অতএব, এটি NLP গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য একটি অত্যন্ত দরকারী টুল।
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus হল অনলাইন পৃষ্ঠাগুলির একটি সংগ্রহ যা আপনি Hugging Face প্ল্যাটফর্মে খুঁজে পেতে পারেন। এই ডেটাসেটে অনলাইন পৃষ্ঠাগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর রয়েছে, যেমন নিবন্ধ, ব্লগ এবং ফোরাম। উপরন্তু, এই সব তাদের উচ্চ মানের জন্য নির্বাচিত করা হয়েছিল.
ডেটাসেটটি বিশেষ করে এনএলপি মডেলের প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য মূল্যবান। সুতরাং, আপনি অনুবাদ এবং সারসংক্ষেপের মতো কাজের জন্য এই ডেটাসেটটি ব্যবহার করতে পারেন। এছাড়াও, আপনি এই ডেটাসেটটি ব্যবহার করে অনুভূতি বিশ্লেষণ করতে পারেন যা অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি বিশাল সম্পদ।
আলিঙ্গন মুখ টিম প্রশিক্ষণের জন্য একটি উচ্চ-মানের নমুনা প্রদানের জন্য OpenWebText Corpus তৈরি করেছে। এটি 570GB-এর বেশি টেক্সট ডেটা সহ একটি বড় ডেটাসেট৷
বার্ট
BERT (ট্রান্সফরমার থেকে দ্বিমুখী এনকোডার প্রতিনিধিত্ব) একটি NLP মডেল। এটি প্রাক-প্রশিক্ষিত এবং আলিঙ্গন মুখ প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেসযোগ্য। BERT তৈরি করেছে Google AI Language টিম। এছাড়াও, এটি একটি শব্দগুচ্ছ শব্দের প্রসঙ্গ উপলব্ধি করার জন্য একটি বিশাল পাঠ্য ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত।
যেহেতু BERT একটি ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল, এটি একটি সময়ে একটি শব্দের পরিবর্তে একবারে সম্পূর্ণ ইনপুট ক্রম প্রক্রিয়া করতে পারে। একটি ট্রান্সফরমার-ভিত্তিক মডেল ব্যবহার করে মনোযোগের প্রক্রিয়া অনুক্রমিক ইনপুট ব্যাখ্যা করতে।
এই বৈশিষ্ট্যটি BERT কে একটি বাক্যাংশে শব্দের প্রসঙ্গ উপলব্ধি করতে সক্ষম করে।
আপনি পাঠ্য শ্রেণীকরণ, ভাষা বোঝার জন্য BERT ব্যবহার করতে পারেন, নাম দেওয়া সত্তা অন্যান্য এনএলপি অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সনাক্তকরণ, এবং কোরফারেন্স রেজোলিউশন। এছাড়াও, এটি পাঠ্য তৈরি করতে এবং মেশিন রিডিং বোঝার ক্ষেত্রে উপকারী।
স্কোয়াড
Squad (স্ট্যানফোর্ড প্রশ্ন উত্তর ডেটাসেট) প্রশ্ন ও উত্তরের একটি ডাটাবেস। আপনি মেশিন রিডিং কম্প্রিহেনশন মডেল প্রশিক্ষণের জন্য এটি ব্যবহার করতে পারেন। ডেটাসেটটিতে বিভিন্ন বিষয়ে 100,000 টিরও বেশি প্রশ্ন এবং উত্তর অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। Squad পূর্ববর্তী ডেটাসেট থেকে পৃথক.
এটি এমন প্রশ্নগুলির উপর ফোকাস করে যেগুলির জন্য পাঠ্যের প্রসঙ্গ সম্পর্কে জ্ঞানের প্রয়োজন কেবলমাত্র কীওয়ার্ডগুলি মেলে না৷
ফলস্বরূপ, প্রশ্ন-উত্তর এবং অন্যান্য মেশিন-বোঝার কাজগুলির জন্য মডেল তৈরি এবং পরীক্ষা করার জন্য এটি একটি চমৎকার সম্পদ। মানুষ স্কোয়াডেও প্রশ্ন লেখে। এই গুণমান এবং ধারাবাহিকতা একটি উচ্চ ডিগ্রী প্রদান করে.
সামগ্রিকভাবে, SQuAD হল NLP গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ।
এমএনএলআই
MNLI, বা মাল্টি-জেনার ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ইনফারেন্স, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত একটি ডেটাসেট মেশিন লার্নিং মডেল প্রাকৃতিক ভাষা অনুমানের জন্য। MNLI এর উদ্দেশ্য হল প্রদত্ত বিবৃতি অন্য একটি বিবৃতির আলোকে সত্য, মিথ্যা বা নিরপেক্ষ কিনা তা সনাক্ত করা।
MNLI পূর্ববর্তী ডেটাসেটগুলির থেকে আলাদা যে এটি অনেকগুলি ঘরানার পাঠ্যগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর কভার করে৷ এই ধারাগুলি কল্পকাহিনী থেকে সংবাদ টুকরা এবং সরকারী কাগজে পরিবর্তিত হয়। এই পরিবর্তনশীলতার কারণে, MNLI হল বাস্তব-বিশ্বের পাঠ্যের আরও প্রতিনিধি নমুনা। এটি স্পষ্টতই অন্যান্য অনেক প্রাকৃতিক ভাষা অনুমান ডেটাসেটের চেয়ে ভাল।
ডেটাসেটে 400,000-এর বেশি কেস সহ, MNLI প্রশিক্ষণের মডেলগুলির জন্য উল্লেখযোগ্য সংখ্যক উদাহরণ প্রদান করে। এতে মডেলদের তাদের শেখার জন্য সাহায্য করার জন্য প্রতিটি নমুনার জন্য মন্তব্যও রয়েছে।
সর্বশেষ ভাবনা
অবশেষে, আলিঙ্গন ফেস ডেটাসেট NLP গবেষক এবং বিকাশকারীদের জন্য একটি অমূল্য সম্পদ। আলিঙ্গন মুখ বিভিন্ন ডেটাসেট ব্যবহার করে NLP উন্নয়নের জন্য একটি কাঠামো প্রদান করে।
আমরা মনে করি Hugging Face-এর সর্বশ্রেষ্ঠ ডেটাসেট হল OpenWebText Corpus৷
এই উচ্চ-মানের ডেটাসেটে 570GB এর বেশি পাঠ্য ডেটা রয়েছে৷ এটি NLP মডেলের প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য একটি অমূল্য সম্পদ। আপনি আপনার পরবর্তী প্রকল্পগুলিতে OpenWebText এবং অন্যান্য ব্যবহার করার চেষ্টা করতে পারেন।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন