Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je svědkem nové vlny vylepšení. A datové sady Hugging Face jsou v popředí tohoto trendu. V tomto článku se podíváme na význam datových sad Hugging Face.
Také uvidíme, jak mohou být použity k tréninku a hodnocení NLP modelů.
Hugging Face je společnost, která vývojářům dodává různé datové sady.
Ať už jste začátečník nebo zkušený NLP specialista, data uvedená na Hugging Face se vám budou hodit. Připojte se k nám, když prozkoumáme oblast NLP a dozvíte se o potenciálu datových sad Hugging Face.
Za prvé, co je to NLP?
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) je odvětví umělá inteligence. Studuje, jak počítače interagují s lidskými (přirozenými) jazyky. NLP znamená vytvářet modely schopné porozumět a interpretovat lidský jazyk. Algoritmy tedy mohou provádět úkoly, jako je jazykový překlad, analýza sentimentua textovou produkci.
NLP se používá v různých oblastech, včetně zákaznických služeb, marketingu a zdravotnictví. Cílem NLP je umožnit počítačům interpretovat a chápat lidský jazyk tak, jak je psaný nebo mluvený, způsobem co nejbližším lidskému jazyku.
Přehled Objímání obličeje
Objímání obličeje je společnost zabývající se zpracováním přirozeného jazyka (NLP) a technologií strojového učení. Poskytují širokou škálu zdrojů, které pomáhají vývojářům při prosazování oblasti NLP. Jejich nejpozoruhodnějším produktem je knihovna Transformers.
Je určen pro aplikace zpracování přirozeného jazyka. Poskytuje také předem připravené modely pro různé úkoly NLP, jako je jazykový překlad a odpovídání na otázky.
Hugging Face kromě knihovny Transformers nabízí platformu pro sdílení datových sad strojového učení. To umožňuje rychlý přístup k vysoké kvalitě datové sady pro školení jejich modely.
Posláním Hugging Face je učinit zpracování přirozeného jazyka (NLP) pro vývojáře dostupnější.
Nejoblíbenější datové sady objímání obličeje
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Toto je dobře známý datový soubor od Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus obsahuje dialogy převzaté z filmových scénářů. Modely zpracování přirozeného jazyka (NLP) lze trénovat pomocí tohoto rozsáhlého množství textových dat.
Kolekce obsahuje více než 220,579 10,292 dialogových setkání mezi XNUMX XNUMX dvojicemi filmových postav.
Tuto datovou sadu můžete použít pro různé úkoly NLP. Můžete například vyvíjet projekty tvorby jazyků a zodpovídání otázek. Můžete také vytvářet dialogové systémy. protože rozhovory pokrývají tak širokou škálu témat. Soubor dat byl také široce využíván ve výzkumných projektech.
Jedná se tedy o velmi užitečný nástroj pro výzkumníky a vývojáře NLP.
Korpus OpenWebText
OpenWebText Corpus je sbírka online stránek, které můžete najít na platformě Hugging Face. Tato datová sada zahrnuje širokou škálu online stránek, jako jsou články, blogy a fóra. Kromě toho byly všechny vybrány pro svou vysokou kvalitu.
Soubor dat je zvláště cenný pro školení a hodnocení modelů NLP. Proto můžete tuto datovou sadu použít pro úkoly, jako je překlad a sumarizace. Pomocí této datové sady můžete také provádět analýzu sentimentu, což je obrovský přínos pro mnoho aplikací.
Tým Hugging Face vytvořil korpus OpenWebText, aby poskytl vysoce kvalitní vzorek pro školení. Jedná se o velký datový soubor s více než 570 GB textových dat.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je model NLP. Byl předem vycvičen a je přístupný na platformě Hugging Face. BERT vytvořil tým Google AI Language. Také je trénován na rozsáhlé textové datové sadě, aby pochopil kontext slov ve frázi.
Vzhledem k tomu, že BERT je model založený na transformátoru, dokáže zpracovat celou vstupní sekvenci najednou místo jednoho slova najednou. Používá model založený na transformátoru mechanismy pozornosti interpretovat sekvenční vstup.
Tato funkce umožňuje BERT pochopit kontext slov ve frázi.
BERT můžete použít pro kategorizaci textu, porozumění jazyku, pojmenovaná entita identifikace a koreference rozlišení, mimo jiné NLP aplikace. Také je to užitečné při generování textu a porozumění strojovému čtení.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) je databáze otázek a odpovědí. Můžete jej použít k trénování modelů strojového čtení s porozuměním. Soubor dat obsahuje více než 100,000 XNUMX otázek a odpovědí na různá témata. SQuAD se liší od předchozích datových sad.
Zaměřuje se na dotazy, které vyžadují znalost kontextu textu spíše než pouze shodu klíčových slov.
V důsledku toho je to vynikající zdroj pro vytváření a testování modelů pro zodpovídání otázek a dalších úloh strojového porozumění. Lidé píší otázky také v SQuAD. To poskytuje vysoký stupeň kvality a konzistence.
Celkově je SQuAD cenným zdrojem pro výzkumníky a vývojáře NLP.
MNLI
MNLI, neboli Multi-Genre Natural Language Inference, je datová sada používaná k trénování a testování modely strojového učení pro odvození přirozeného jazyka. Účelem MNLI je zjistit, zda je daný výrok pravdivý, nepravdivý nebo neutrální ve světle jiného výroku.
MNLI se od předchozích datových sad liší tím, že pokrývá širokou škálu textů mnoha žánrů. Tyto žánry se liší od beletrie po zprávy a vládní noviny. Kvůli této variabilitě je MNLI reprezentativnějším vzorkem textu z reálného světa. Je evidentně lepší než mnoho jiných datových sad odvozených od přirozeného jazyka.
S více než 400,000 XNUMX případy v datové sadě poskytuje MNLI značný počet příkladů pro trénovací modely. Obsahuje také komentáře ke každému vzorku, které pomáhají modelům při učení.
Závěrečné myšlenky
A konečně, datové sady Hugging Face jsou neocenitelným zdrojem pro výzkumníky a vývojáře NLP. Hugging Face poskytuje rámec pro vývoj NLP využitím různorodé skupiny datových sad.
Myslíme si, že největší datovou sadou Hugging Face je OpenWebText Corpus.
Tato vysoce kvalitní datová sada obsahuje více než 570 GB textových dat. Je to neocenitelný zdroj pro školení a hodnocení modelů NLP. Můžete zkusit použít OpenWebText a další ve svých dalších projektech.
Napsat komentář