U Trattamentu di Lingua Naturale (NLP) assiste à una nova onda di migliurà. E, i datasets di Hugging Face sò in prima linea di sta tendenza. In issu articulu, avemu da circà à u significatu di datasets Hugging Face.
Inoltre, videremu cumu si ponu esse aduprati per furmà è valutà mudelli di NLP.
Hugging Face hè una cumpagnia chì furnisce i sviluppatori cù una varietà di datasets.
Ch'ella sia un principiante o un specialista NLP espertu, i dati furniti nantu à Hugging Face seranu d'utilità per voi. Unisciti à noi mentre esploremu u campu di NLP è amparate nantu à u putenziale di i set di dati Hugging Face.
Prima, chì hè NLP?
U Trattamentu di Lingua Naturale (NLP) hè un ramu di ntilliggenza artificiali. Studia cumu l'urdinatori interagiscenu cù e lingue umane (naturali). NLP implica a creazione di mudelli capaci di capiscenu è interpretà a lingua umana. Per quessa, l'algoritmi ponu piglià compiti cum'è a traduzzione di lingua, analisi di sintimentu, è pruduzzione di testu.
NLP hè aduprata in una varietà di spazii, cumprese u serviziu di u cliente, u marketing è l'assistenza sanitaria. L'obiettivu di a NLP hè di permette à l'urdinatori di interpretà è capisce a lingua umana cum'è hè scritta o parlata in una manera più vicinu à quella di l'omu.
Panoramica di Face Abbracciata
Face Abbracciata hè un affari di trasfurmazioni di lingua naturale (NLP) è tecnulugia di apprendimentu automaticu. Forniscenu una larga gamma di risorse per aiutà i sviluppatori à prumove l'area di NLP. U so pruduttu più notu hè a libreria Transformers.
Hè pensatu per l'applicazioni di trasfurmazioni di lingua naturale. Inoltre, furnisce mudelli pre-furmati per una varietà di travaglii di NLP cum'è a traduzzione di lingua è a risposta à e dumande.
Hugging Face, in più di a biblioteca di Transformers, offre una piattaforma per sparta datasets d'apprendimentu automaticu. Questu permette di accede rapidamente à alta qualità datasets per a furmazione i so mudelli.
A missione di Hugging Face hè di rende l'elaborazione di a lingua naturale (NLP) più accessibile per i sviluppatori.
I più populari inseme di dati di abbracciati
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Questu hè un inseme di dati ben cunnisciutu da Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus comprende dialoghi presi da sceneggiature di film. I mudelli di trasfurmazioni di a lingua naturale (NLP) ponu esse furmati cù questa quantità larga di dati di testu.
Più di 220,579 scontri di dialogu trà 10,292 coppie di caratteri di filmi sò inclusi in a cullizzioni.
Pudete aduprà stu dataset per una varietà di attività NLP. Per esempiu, pudete sviluppà prughjetti di creazione di lingua è di risposta à e dumande. Inoltre, pudete creà sistemi di dialogu. perchè i discorsi coprenu una varietà cusì larga di temi. U dataset hè statu ancu largamente utilizatu in prughjetti di ricerca.
Dunque, questu hè un strumentu assai utile per i ricercatori è i sviluppatori di NLP.
OpenWebText Corpus
L'OpenWebText Corpus hè una cullizzioni di pagine in linea chì pudete truvà nantu à a piattaforma Hugging Face. Stu dataset include una larga gamma di pagine in linea, cum'è articuli, blog, è fori. Inoltre, tutti sò stati scelti per a so alta qualità.
U dataset hè particularmente preziosu per a furmazione è a valutazione di mudelli NLP. Dunque, pudete aduprà stu set di dati per i travaglii cum'è a traduzzione è a summarization. Inoltre, pudete fà l'analisi di sentimenti utilizendu stu set di dati chì hè un asset enormu per parechje applicazioni.
A squadra di Hugging Face hà curatu u OpenWebText Corpus per furnisce una mostra di alta qualità per a furmazione. Hè un grande dataset cù più di 570GB di dati testu.
BERTU
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) hè un mudellu NLP. Hè stata pre-furmata è hè accessibile nantu à a piattaforma Hugging Face. BERT hè statu creatu da a squadra Google AI Language. Inoltre, hè furmatu nantu à un vastu set di dati di testu per capisce u cuntestu di e parolle in una frasa.
Perchè BERT hè un mudellu basatu in trasformatore, pò processà a sequenza di input sanu in una volta invece di una parolla à volta. Un mudellu basatu di trasformatore usa meccanismi d'attenzione per interpretà l'input sequenziale.
Questa funzione permette à BERT di capisce u cuntestu di e parolle in una frase.
Pudete aduprà BERT per categurizazione di testu, capiscitura di lingua, entità chjamata identificazione, è risoluzione di coreference, frà altre applicazioni NLP. Inoltre, hè benefica per generà testu è capisce a lettura di a macchina.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) hè una basa di dati di dumande è risposte. Pudete aduprà per furmà mudelli di comprensione di lettura di macchina. U dataset include più di 100,000 XNUMX dumande è risposte nantu à una varietà di temi. SQuAD differisce da i datasets precedenti.
Si focalizeghja nantu à e dumande chì necessitanu a cunniscenza di u cuntestu di u testu piuttostu cà solu e parolle chjave.
In u risultatu, hè una risorsa eccellente per creà è pruvà mudelli per risponde à e dumande è altre attività di comprensione di a macchina. L'umani scrivenu e dumande in SQuAD ancu. Questu furnisce un altu gradu di qualità è cunsistenza.
In generale, SQuAD hè una risorsa preziosa per i ricercatori è i sviluppatori di NLP.
MNLI
MNLI, o Multi-Genre Natural Language Inference, hè un inseme di dati utilizatu per furmà è pruvà mudelli di apprendimentu machine per l'inferenza in lingua naturale. U scopu di MNLI hè di identificà se una dichjarazione data hè vera, falsa o neutrale à a luce di una altra dichjarazione.
MNLI differisce da i datasets precedenti in quantu copre una larga gamma di testi da parechji generi. Questi generi varianu da a fiction à i nutizie è i ghjurnali di u guvernu. A causa di sta variabilità, MNLI hè una mostra più rappresentativa di u testu di u mondu reale. Hè evidentemente megliu cà parechji altri datasets di inferenza in lingua naturale.
Cù più di 400,000 casi in u dataset, MNLI furnisce un numeru significativu di esempi per mudelli di furmazione. Contene ancu cumenti per ogni mostra per aiutà i mudelli in u so apprendimentu.
Pensieri Final
Infine, i set di dati Hugging Face sò una risorsa inestimabile per i ricercatori è i sviluppatori di NLP. Hugging Face furnisce un framework per u sviluppu di NLP utilizendu un gruppu diversu di datasets.
Pensemu chì u più grande dataset di Hugging Face hè OpenWebText Corpus.
Stu dataset d'alta qualità cuntene più di 570GB di dati di testu. Hè una risorsa inestimabile per a furmazione è a valutazione di mudelli NLP. Pudete pruvà cù OpenWebText è altri in i vostri prughjetti prossime.
Lascia un Audiolibro