Ang Natural Language Processing (NLP) nagsaksi sa usa ka bag-ong balud sa mga kalamboan. Ug, ang mga datos sa Hugging Face naa sa unahan sa kini nga uso. Niini nga artikulo, atong tan-awon ang kamahinungdanon sa mga datos sa Paggakos sa Nawong.
Ingon usab, atong tan-awon kung giunsa kini magamit sa pagbansay ug pagtimbang-timbang sa mga modelo sa NLP.
Ang Hugging Face usa ka kompanya nga nagsuplay sa mga developer sa lainlaing mga dataset.
Bag-o ka man o eksperyensiyadong NLP specialist, ang datos nga gihatag sa Hugging Face magamit nimo. Apil kanamo samtang kami nagsuhid sa natad sa NLP ug nakakat-on mahitungod sa potensyal sa Hugging Face datasets.
Una, Unsa ang NLP?
Ang Natural Language Processing (NLP) usa ka sanga sa artipisyal nga intelligence nga. Gitun-an niini kung giunsa ang mga kompyuter nakig-uban sa mga tawo (natural) nga mga pinulongan. Ang NLP naglakip sa paghimo og mga modelo nga makahimo sa pagsabut ug paghubad sa pinulongan sa tawo. Busa, ang mga algorithm makahimo sa mga buluhaton sama sa paghubad sa pinulongan, pagtuki sa sentimento, ug paghimo sa teksto.
Ang NLP gigamit sa lainlaing mga lugar, lakip ang serbisyo sa kustomer, pagpamaligya, ug pag-atiman sa kahimsog. Ang katuyoan sa NLP mao ang pagtugot sa mga kompyuter sa paghubad ug pagsabut sa pinulongan sa tawo ingon nga kini gisulat o gisulti sa paagi nga hapit sa tawo.
Kaliwatan sa Nagakugos sa Nawong
Nagakugos sa Nawong usa ka natural nga pagproseso sa pinulongan (NLP) ug negosyo sa teknolohiya sa pagkat-on sa makina. Naghatag sila usa ka halapad nga mga kapanguhaan aron matabangan ang mga developer sa pagpadayon sa lugar sa NLP. Ang ilang labing talagsaon nga produkto mao ang Transformers library.
Gidisenyo kini alang sa natural nga mga aplikasyon sa pagproseso sa pinulongan. Usab, naghatag kini og pre-trained nga mga modelo alang sa lain-laing mga buluhaton sa NLP sama sa paghubad sa pinulongan ug pagtubag sa pangutana.
Ang Paggakos sa Nawong, dugang sa librarya sa Transformers, nagtanyag og plataporma alang sa pagpaambit sa mga dataset sa machine-learning. Kini nagpaposible sa dali nga pag-access sa taas nga kalidad mga datos alang sa pagbansay ilang mga modelo.
Ang misyon sa Hugging Face mao ang paghimo sa natural nga pagproseso sa pinulongan (NLP) nga mas daling ma-access sa mga developers.
Labing Popular nga Mga Dataset sa Paggakos sa Nawong
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Kini usa ka ilado nga dataset gikan sa Hugging Face. Ang Cornell Movie-Dialogs Corpus naglangkob sa mga dayalogo nga gikuha gikan sa mga screenplay sa salida. Ang natural nga mga modelo sa pagproseso sa pinulongan (NLP) mahimong mabansay gamit kining daghang gidaghanon sa datos sa teksto.
Labaw sa 220,579 nga mga panagtagbo sa diyalogo tali sa 10,292 nga mga pares sa karakter sa pelikula ang gilakip sa koleksyon.
Mahimo nimong gamiton kini nga dataset alang sa lainlaing mga buluhaton sa NLP. Pananglitan, mahimo nimong pauswagon ang paghimo sa pinulongan ug mga proyekto sa pagtubag sa pangutana. Usab, makahimo ka og mga sistema sa diyalogo. tungod kay ang mga pakigpulong naglangkob sa ingon ka halapad nga mga hilisgutan. Ang dataset kay kaylap usab nga gigamit sa mga proyekto sa panukiduki.
Busa, kini usa ka labi ka mapuslanon nga himan alang sa mga tigdukiduki ug developer sa NLP.
OpenWebText Corpus
Ang OpenWebText Corpus usa ka koleksyon sa mga online nga panid nga imong makit-an sa Hugging Face platform. Kini nga dataset naglakip sa usa ka halapad nga mga online nga panid, sama sa mga artikulo, blog, ug mga forum. Gawas pa, kining tanan gipili tungod sa ilang taas nga kalidad.
Ang dataset labi ka bililhon alang sa pagbansay ug pagtimbang-timbang sa mga modelo sa NLP. Busa, mahimo nimong gamiton kini nga dataset alang sa mga buluhaton sama sa paghubad, ug pag-summarization. Usab, mahimo nimong buhaton ang pag-analisar sa sentimento gamit kini nga dataset nga usa ka dako nga asset alang sa daghang mga aplikasyon.
Ang Hugging Face team nag-curate sa OpenWebText Corpus aron makahatag og taas nga kalidad nga sample para sa pagbansay. Kini usa ka dako nga dataset nga adunay labaw pa sa 570GB nga datos sa teksto.
SI BERT
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations gikan sa Transformers) usa ka modelo sa NLP. Pre-trained na kini ug ma-access sa Hugging Face platform. Ang BERT gimugna sa Google AI Language team. Usab, kini gibansay sa usa ka halapad nga dataset sa teksto aron masabtan ang konteksto sa mga pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong.
Tungod kay ang BERT usa ka modelo nga nakabase sa transformer, mahimo nga iproseso niini ang tibuuk nga han-ay sa pag-input sa usa ka higayon imbes nga usa ka pulong matag higayon. Usa ka modelo nga nakabase sa transformer naggamit mga mekanismo sa pagtagad sa paghubad sa sequential input.
Kini nga bahin makahimo sa BERT nga masabtan ang konteksto sa mga pulong sa usa ka hugpong sa mga pulong.
Mahimo nimong gamiton ang BERT para sa pagkategorya sa teksto, pagsabot sa pinulongan, ginganlan nga entidad pag-ila, ug resolusyon sa coreference, taliwala sa ubang mga aplikasyon sa NLP. Usab, kini mapuslanon sa paghimo og teksto ug pagsabot sa pagbasa sa makina.
SQuAD
Ang SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) usa ka database sa mga pangutana ug tubag. Mahimo nimo kini gamiton sa pagbansay sa mga modelo sa pagsabot sa pagbasa sa makina. Ang dataset naglakip sa kapin sa 100,000 ka mga pangutana ug mga tubag sa lain-laing mga hilisgutan. Ang SQuAD lahi sa nangaging mga datos.
Gipunting niini ang mga pangutana nga nanginahanglan kahibalo sa konteksto sa teksto kaysa sa parehas nga mga keyword.
Ingon usa ka sangputanan, kini usa ka maayo kaayo nga kapanguhaan alang sa paghimo ug pagsulay sa mga modelo alang sa pagtubag sa pangutana ug uban pang mga buluhaton nga masabtan sa makina. Gisulat usab sa mga tawo ang mga pangutana sa SQuAD. Naghatag kini usa ka taas nga lebel sa kalidad ug pagkamakanunayon.
Sa kinatibuk-an, ang SQuAD usa ka bililhon nga kapanguhaan alang sa mga tigdukiduki ug developer sa NLP.
MNLI
Ang MNLI, o Multi-Genre Natural Language Inference, usa ka dataset nga gigamit sa pagbansay ug pagsulay mga modelo sa pagkat-on sa makina alang sa natural nga inferens sa pinulongan. Ang katuyoan sa MNLI mao ang pag-ila kung ang usa ka gihatag nga pahayag tinuod, sayup, o neyutral sa kahayag sa lain nga pahayag.
Ang MNLI lahi sa nangaging mga dataset tungod kay kini naglangkob sa usa ka halapad nga mga teksto gikan sa daghang mga genre. Kini nga mga genre lainlain gikan sa fiction hangtod sa mga piraso sa balita, ug mga papel sa gobyerno. Tungod niini nga kabag-ohan, ang MNLI usa ka labaw nga representante nga sample sa tinuod nga kalibutan nga teksto. Dayag nga kini mas maayo kay sa daghang uban pang natural nga mga datos sa inference sa pinulongan.
Uban sa kapin sa 400,000 ka mga kaso sa dataset, ang MNLI naghatag ug mahinungdanong gidaghanon sa mga pananglitan alang sa mga modelo sa pagbansay. Naglangkob usab kini og mga komentaryo alang sa matag sample aron matabangan ang mga modelo sa ilang pagkat-on.
Katapusan nga mga Hunahuna
Sa katapusan, ang mga datos sa Hugging Face usa ka bililhon nga kapanguhaan alang sa mga tigdukiduki ug developer sa NLP. Naghatag ang Hugging Face og balangkas alang sa pagpalambo sa NLP pinaagi sa paggamit sa lain-laing grupo sa mga dataset.
Nagtuo kami nga ang pinakadako nga dataset sa Hugging Face mao ang OpenWebText Corpus.
Kining taas nga kalidad nga dataset adunay sobra sa 570GB nga text data. Kini usa ka bililhon nga kapanguhaan alang sa pagbansay ug pagtimbang-timbang sa mga modelo sa NLP. Mahimo nimong sulayan ang paggamit sa OpenWebText ug uban pa sa imong sunod nga mga proyekto.
Leave sa usa ka Reply