Natural Language Processing (NLP) er vidne til en ny bølge af forbedringer. Og Hugging Face-datasæt er på forkant med denne trend. I denne artikel vil vi se på betydningen af Hugging Face-datasæt.
Vi vil også se, hvordan de kan bruges til at træne og vurdere NLP-modeller.
Hugging Face er en virksomhed, der forsyner udviklere med en række forskellige datasæt.
Uanset om du er nybegynder eller erfaren NLP-specialist, vil dataene på Hugging Face være nyttige for dig. Slut dig til os, mens vi udforsker NLP-området og lærer om potentialet ved Hugging Face-datasæt.
For det første, hvad er NLP?
Natural Language Processing (NLP) er en gren af kunstig intelligens. Den studerer, hvordan computere interagerer med menneskelige (naturlige) sprog. NLP indebærer at skabe modeller, der er i stand til at forstå og fortolke menneskeligt sprog. Derfor kan algoritmer varetage opgaver som sprogoversættelse, følelser analyse, og tekstproduktion.
NLP bruges på en række områder, herunder kundeservice, markedsføring og sundhedspleje. Formålet med NLP er at give computere mulighed for at fortolke og forstå menneskeligt sprog, som det er skrevet eller talt på en måde, der er så tæt på menneskers.
Oversigt over Knusende ansigt
Knusende ansigt er en naturlig sprogbehandling (NLP) og maskinlæringsteknologivirksomhed. De giver en bred vifte af ressourcer til at hjælpe udviklere med at fremme NLP-området. Deres mest bemærkelsesværdige produkt er Transformers-biblioteket.
Det er designet til naturlige sprogbehandlingsapplikationer. Det giver også forudtrænede modeller til en række NLP-opgaver såsom sprogoversættelse og besvarelse af spørgsmål.
Hugging Face tilbyder udover Transformers-biblioteket en platform til deling af maskinlæringsdatasæt. Dette gør det muligt hurtigt at få adgang til høj kvalitet datasæt til træning deres modeller.
Hugging Faces mission er at gøre naturlig sprogbehandling (NLP) mere tilgængelig for udviklere.
Mest populære datasæt med kram ansigt
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Dette er et velkendt datasæt fra Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus omfatter dialoger taget fra filmmanuskripter. NLP-modeller (Natural Language Processing) kan trænes ved at bruge denne omfattende mængde tekstdata.
Mere end 220,579 dialogmøder mellem 10,292 filmkarakterpar er inkluderet i samlingen.
Du kan bruge dette datasæt til en række NLP-opgaver. Du kan f.eks. udvikle sprogskabelse og besvarelse af spørgsmål. Du kan også oprette dialogsystemer. fordi samtalerne dækker en så bred vifte af emner. Datasættet er også blevet brugt i vid udstrækning i forskningsprojekter.
Derfor er dette et meget nyttigt værktøj for NLP-forskere og -udviklere.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus er en samling af onlinesider, som du kan finde på Hugging Face-platformen. Dette datasæt omfatter en bred vifte af onlinesider, såsom artikler, blogs og fora. Desuden er disse alle udvalgt for deres høje kvalitet.
Datasættet er især værdifuldt til træning og vurdering af NLP-modeller. Derfor kan du bruge dette datasæt til opgaver som oversættelse og opsummering. Du kan også udføre sentimentanalyse ved hjælp af dette datasæt, som er et stort aktiv for mange applikationer.
The Hugging Face-teamet kurerede OpenWebText Corpus for at give en prøve af høj kvalitet til træning. Det er et stort datasæt med mere end 570 GB tekstdata.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en NLP-model. Det er blevet fortrænet og er tilgængeligt på Hugging Face-platformen. BERT blev oprettet af Google AI Language-teamet. Det er også trænet på et stort tekstdatasæt til at forstå konteksten af ord i en sætning.
Fordi BERT er en transformatorbaseret model, kan den behandle hele inputsekvensen på én gang i stedet for ét ord ad gangen. En transformer-baseret model bruger opmærksomhedsmekanismer at fortolke sekventiel input.
Denne funktion gør det muligt for BERT at forstå konteksten af ord i en sætning.
Du kan bruge BERT til tekstkategorisering, sprogforståelse, navngivne enhed identifikation og coreference resolution, blandt andre NLP-applikationer. Det er også gavnligt til at generere tekst og forstå maskinlæsning.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) er en database med spørgsmål og svar. Du kan bruge den til at træne maskinelle læseforståelsesmodeller. Datasættet indeholder over 100,000 spørgsmål og svar om en række forskellige emner. SQuAD adskiller sig fra tidligere datasæt.
Den fokuserer på forespørgsler, der kræver viden om tekstens kontekst i stedet for blot at matche søgeord.
Som følge heraf er det en fremragende ressource til at skabe og teste modeller til besvarelse af spørgsmål og andre maskinforståelige opgaver. Mennesker skriver også spørgsmålene i SQuAD. Dette giver en høj grad af kvalitet og konsistens.
Samlet set er SQuAD en værdifuld ressource for NLP-forskere og -udviklere.
MNLI
MNLI, eller Multi-Genre Natural Language Inference, er et datasæt, der bruges til at træne og teste maskinlæringsmodeller til naturlig sproglig slutning. Formålet med MNLI er at identificere, om et givet udsagn er sandt, falsk eller neutralt i lyset af et andet udsagn.
MNLI adskiller sig fra tidligere datasæt ved, at det dækker en bred vifte af tekster fra mange genrer. Disse genrer varierer fra fiktion til nyhedsartikler og offentlige aviser. På grund af denne variation er MNLI et mere repræsentativt udsnit af tekst fra den virkelige verden. Det er åbenbart bedre end mange andre naturlige sproginferensdatasæt.
Med over 400,000 cases i datasættet giver MNLI et betydeligt antal eksempler på træningsmodeller. Den indeholder også kommentarer til hver prøve for at hjælpe modellerne i deres læring.
Afsluttende tanker
Endelig er Hugging Face-datasæt en uvurderlig ressource for NLP-forskere og -udviklere. Hugging Face giver en ramme for NLP-udvikling ved at bruge en mangfoldig gruppe af datasæt.
Vi mener, at Hugging Faces største datasæt er OpenWebText Corpus.
Dette datasæt af høj kvalitet indeholder over 570 GB tekstdata. Det er en uvurderlig ressource til træning og evaluering af NLP-modeller. Du kan prøve at bruge OpenWebText og andre i dine næste projekter.
Giv en kommentar