Obrada prirodnog jezika (NLP) svjedoči novom talasu poboljšanja. I skupovi podataka Hugging Face su na čelu ovog trenda. U ovom članku ćemo pogledati značaj skupova podataka Hugging Face.
Takođe, videćemo kako se oni mogu koristiti za obuku i procenu NLP modela.
Hugging Face je kompanija koja programerima opskrbljuje različite skupove podataka.
Bilo da ste početnik ili iskusni stručnjak za NLP, podaci navedeni na Hugging Face će vam biti od koristi. Pridružite nam se dok istražujemo polje NLP-a i učimo o potencijalu skupova podataka Hugging Face.
Prvo, šta je NLP?
Obrada prirodnog jezika (NLP) je grana umjetne inteligencije. Proučava kako kompjuteri komuniciraju sa ljudskim (prirodnim) jezicima. NLP podrazumijeva stvaranje modela sposobnih za razumijevanje i tumačenje ljudskog jezika. Dakle, algoritmi mogu obavljati zadatke kao što su prevođenje jezika, analiza raspoloženjai izradu teksta.
NLP se koristi u raznim oblastima, uključujući korisničku podršku, marketing i zdravstvenu zaštitu. Cilj NLP-a je omogućiti kompjuterima da tumače i shvate ljudski jezik onako kako je napisan ili izgovoren na način koji je blizak ljudskom.
Pregled Zagrljeno lice
Zagrljeno lice je posao obrade prirodnog jezika (NLP) i tehnologije mašinskog učenja. Oni pružaju širok spektar resursa koji pomažu programerima u unapređenju područja NLP-a. Njihov najznačajniji proizvod je biblioteka Transformers.
Dizajniran je za aplikacije za obradu prirodnog jezika. Takođe, pruža unapred obučene modele za razne NLP zadatke kao što su prevođenje jezika i odgovaranje na pitanja.
Hugging Face, pored biblioteke Transformers, nudi platformu za dijeljenje skupova podataka za mašinsko učenje. Ovo omogućava brzi pristup visokokvalitetnom skupovi podataka za obuku njihovi modeli.
Misija Hugging Facea je da obradu prirodnog jezika (NLP) učini dostupnijom za programere.
Najpopularniji skupovi podataka za grljenje lica
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ovo je dobro poznati skup podataka iz Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus se sastoji od dijaloga preuzetih iz filmskih scenarija. Modeli obrade prirodnog jezika (NLP) mogu se trenirati koristeći ovu veliku količinu tekstualnih podataka.
Više od 220,579 dijaloga između 10,292 para filmskih likova uključeno je u kolekciju.
Ovaj skup podataka možete koristiti za razne NLP zadatke. Na primjer, možete razviti projekte kreiranja jezika i odgovaranja na pitanja. Takođe, možete kreirati sisteme za dijalog. jer razgovori pokrivaju tako širok spektar tema. Skup podataka je također u velikoj mjeri korišten u istraživačkim projektima.
Stoga je ovo vrlo koristan alat za NLP istraživače i programere.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus je kolekcija online stranica koje možete pronaći na platformi Hugging Face. Ovaj skup podataka uključuje širok raspon internetskih stranica, kao što su članci, blogovi i forumi. Osim toga, svi su odabrani zbog visokog kvaliteta.
Skup podataka je posebno vrijedan za obuku i procjenu NLP modela. Stoga ovaj skup podataka možete koristiti za zadatke kao što su prevođenje i sažimanje. Također, možete izvršiti analizu osjećaja koristeći ovaj skup podataka koji je velika prednost za mnoge aplikacije.
Tim Hugging Face je kurirao OpenWebText Corpus kako bi pružio visokokvalitetan uzorak za obuku. To je veliki skup podataka sa više od 570 GB tekstualnih podataka.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je NLP model. Prethodno je obučen i dostupan je na platformi Hugging Face. BERT je kreirao Google tim za AI jezik. Takođe, obučen je na ogromnom skupu tekstualnih podataka da shvati kontekst riječi u frazi.
Budući da je BERT model baziran na transformatoru, on može obraditi cijelu ulaznu sekvencu odjednom umjesto jedne riječi odjednom. Koristi se model baziran na transformatoru mehanizmi pažnje za interpretaciju sekvencijalnog unosa.
Ova funkcija omogućava BERT-u da shvati kontekst riječi u frazi.
Možete koristiti BERT za kategorizaciju teksta, razumijevanje jezika, imenovani entitet identifikaciju i rezoluciju koreferencije, između ostalih NLP aplikacija. Takođe, koristan je za generisanje teksta i razumevanje mašinskog čitanja.
SQuAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) je baza podataka pitanja i odgovora. Možete ga koristiti za obuku modela strojnog čitanja s razumijevanjem. Skup podataka uključuje preko 100,000 pitanja i odgovora na različite teme. SQuAD se razlikuje od prethodnih skupova podataka.
Fokusira se na upite koji zahtijevaju poznavanje konteksta teksta, a ne samo podudaranje ključnih riječi.
Kao rezultat, to je odličan resurs za kreiranje i testiranje modela za odgovaranje na pitanja i druge zadatke strojnog razumijevanja. Ljudi pišu pitanja iu SQuAD-u. Ovo obezbeđuje visok stepen kvaliteta i doslednosti.
Sve u svemu, SQuAD je vrijedan resurs za NLP istraživače i programere.
MNLI
MNLI, ili Multi-Genre Natural Language Inference, je skup podataka koji se koristi za obuku i testiranje Modeli mašinskog učenja za zaključivanje prirodnog jezika. Svrha MNLI je da identifikuje da li je data izjava tačna, lažna ili neutralna u svetlu druge izjave.
MNLI se razlikuje od prethodnih skupova podataka po tome što pokriva širok spektar tekstova iz mnogih žanrova. Ovi žanrovi variraju od fikcije do vijesti i vladinih novina. Zbog ove varijabilnosti, MNLI je reprezentativniji uzorak teksta iz stvarnog svijeta. Očigledno je bolji od mnogih drugih skupova podataka za zaključivanje prirodnog jezika.
Sa preko 400,000 slučajeva u skupu podataka, MNLI pruža značajan broj primjera za modele obuke. Takođe sadrži komentare za svaki uzorak koji pomažu modelima u učenju.
Final Thoughts
Konačno, skupovi podataka Hugging Face su neprocjenjiv resurs za NLP istraživače i programere. Hugging Face pruža okvir za razvoj NLP-a koristeći raznoliku grupu skupova podataka.
Mislimo da je najveći skup podataka Hugging Face-a OpenWebText Corpus.
Ovaj skup podataka visokog kvaliteta sadrži preko 570 GB tekstualnih podataka. To je neprocjenjiv resurs za obuku i evaluaciju NLP modela. Možete pokušati koristiti OpenWebText i druge u svojim sljedećim projektima.
Ostavite odgovor