Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erlebt eine neue Welle von Verbesserungen. Hugging Face-Datensätze stehen bei diesem Trend an vorderster Front. In diesem Artikel werden wir uns mit der Bedeutung von Hugging Face-Datensätzen befassen.
Außerdem werden wir sehen, wie sie verwendet werden können, um NLP-Modelle zu trainieren und zu bewerten.
Hugging Face ist ein Unternehmen, das Entwicklern eine Vielzahl von Datensätzen zur Verfügung stellt.
Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener NLP-Spezialist sind, die auf Hugging Face bereitgestellten Daten werden Ihnen von Nutzen sein. Erkunden Sie mit uns das Gebiet des NLP und erfahren Sie mehr über das Potenzial von Hugging Face-Datensätzen.
Erstens: Was ist NLP?
Natural Language Processing (NLP) ist ein Zweig von künstliche Intelligenz. Es untersucht, wie Computer mit menschlichen (natürlichen) Sprachen interagieren. NLP beinhaltet die Erstellung von Modellen, die in der Lage sind, menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Daher können Algorithmen Aufgaben wie Sprachübersetzung übernehmen, Sentiment-Analyse, und Textproduktion.
NLP wird in einer Vielzahl von Bereichen eingesetzt, darunter Kundenservice, Marketing und Gesundheitswesen. Das Ziel von NLP ist es, Computern zu ermöglichen, die menschliche Sprache, wie sie geschrieben oder gesprochen wird, so zu interpretieren und zu verstehen, wie sie der menschlichen Sprache nahe kommt.
Überblick über Gesicht umarmen
Gesicht umarmen ist ein Unternehmen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Technologien für maschinelles Lernen. Sie bieten eine breite Palette von Ressourcen, um Entwickler bei der Weiterentwicklung des NLP-Bereichs zu unterstützen. Ihr bemerkenswertestes Produkt ist die Transformers-Bibliothek.
Es wurde für Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache entwickelt. Außerdem bietet es vortrainierte Modelle für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben wie Sprachübersetzung und Beantwortung von Fragen.
Hugging Face bietet zusätzlich zur Transformers-Bibliothek eine Plattform zum Teilen von Datensätzen für maschinelles Lernen. Dies ermöglicht einen schnellen Zugriff auf qualitativ hochwertige Datensätze für das Training ihre Modelle.
Die Mission von Hugging Face ist es, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für Entwickler zugänglicher zu machen.
Die beliebtesten Datensätze mit umarmenden Gesichtern
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Dies ist ein bekannter Datensatz von Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus umfasst Dialoge aus Filmdrehbüchern. Modelle zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können unter Verwendung dieser umfangreichen Menge an Textdaten trainiert werden.
Mehr als 220,579 Dialogbegegnungen zwischen 10,292 Filmcharakterpaaren sind in der Sammlung enthalten.
Sie können diesen Datensatz für eine Vielzahl von NLP-Aufgaben verwenden. Sie können zum Beispiel Sprachkreations- und Frage-Antwort-Projekte entwickeln. Außerdem können Sie Dialogsysteme erstellen. weil die Vorträge ein so breites Themenspektrum abdecken. Der Datensatz wurde auch ausgiebig in Forschungsprojekten genutzt.
Daher ist dies ein äußerst nützliches Werkzeug für NLP-Forscher und -Entwickler.
OpenWebText-Korpus
Das OpenWebText Corpus ist eine Sammlung von Online-Seiten, die Sie auf der Hugging Face-Plattform finden können. Dieser Datensatz umfasst eine Vielzahl von Online-Seiten wie Artikel, Blogs und Foren. Außerdem wurden diese alle aufgrund ihrer hohen Qualität ausgewählt.
Der Datensatz ist besonders wertvoll für das Training und die Bewertung von NLP-Modellen. Daher können Sie diesen Datensatz für Aufgaben wie Übersetzung und Zusammenfassung verwenden. Außerdem können Sie Stimmungsanalysen mit diesem Datensatz durchführen, der für viele Anwendungen von großem Vorteil ist.
Das Team von Hugging Face hat den OpenWebText Corpus kuratiert, um ein qualitativ hochwertiges Beispiel für Schulungen bereitzustellen. Es ist ein großer Datensatz mit mehr als 570 GB Textdaten.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ist ein NLP-Modell. Es wurde vortrainiert und ist auf der Hugging Face-Plattform zugänglich. BERT wurde vom Google AI Language-Team erstellt. Außerdem wird es auf einem riesigen Textdatensatz trainiert, um den Kontext von Wörtern in einem Satz zu erfassen.
Da BERT ein transformatorbasiertes Modell ist, kann es die gesamte Eingabesequenz auf einmal verarbeiten, anstatt jeweils ein Wort. Ein transformatorbasiertes Modell verwendet Aufmerksamkeitsmechanismen um sequentielle Eingaben zu interpretieren.
Diese Funktion ermöglicht es BERT, den Kontext von Wörtern in einem Satz zu erfassen.
Sie können BERT für Textkategorisierung, Sprachverständnis, benannte Entität Identifizierung und Auflösung von Koreferenzen, neben anderen NLP-Anwendungen. Außerdem ist es vorteilhaft, Text zu generieren und das maschinelle Lesen zu verstehen.
Kader
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) ist eine Datenbank mit Fragen und Antworten. Sie können es verwenden, um maschinelle Leseverständnismodelle zu trainieren. Der Datensatz umfasst über 100,000 Fragen und Antworten zu einer Vielzahl von Themen. SQuAD unterscheidet sich von früheren Datensätzen.
Es konzentriert sich auf Abfragen, die eine Kenntnis des Kontexts des Textes erfordern, und nicht nur den Abgleich von Schlüsselwörtern.
Daher ist es eine hervorragende Ressource zum Erstellen und Testen von Modellen für die Beantwortung von Fragen und andere maschinelle Verständnisaufgaben. Menschen schreiben die Fragen auch in SQuAD. Dies sorgt für ein hohes Maß an Qualität und Konsistenz.
Insgesamt ist SQuAD eine wertvolle Ressource für NLP-Forscher und -Entwickler.
MNLI
MNLI oder Multi-Genre Natural Language Inference ist ein Datensatz, der zum Trainieren und Testen verwendet wird Modelle des maschinellen Lernens für natürlichsprachliche Inferenz. Der Zweck von MNLI besteht darin, festzustellen, ob eine bestimmte Aussage im Lichte einer anderen Aussage wahr, falsch oder neutral ist.
MNLI unterscheidet sich von früheren Datensätzen dadurch, dass es ein breites Spektrum an Texten aus vielen Genres abdeckt. Diese Genres reichen von Belletristik über Nachrichtenartikel bis hin zu Regierungszeitungen. Aufgrund dieser Variabilität ist MNLI eine repräsentativere Stichprobe von realem Text. Es ist offensichtlich besser als viele andere Inferenzdatensätze für natürliche Sprache.
Mit über 400,000 Fällen im Datensatz bietet MNLI eine beträchtliche Anzahl von Beispielen für Trainingsmodelle. Es enthält auch Kommentare für jedes Beispiel, um die Modelle beim Lernen zu unterstützen.
Abschließende Überlegungen
Schließlich sind Hugging Face-Datensätze eine unschätzbare Ressource für NLP-Forscher und -Entwickler. Hugging Face bietet einen Rahmen für die NLP-Entwicklung, indem eine vielfältige Gruppe von Datensätzen verwendet wird.
Wir glauben, dass der größte Datensatz von Hugging Face der OpenWebText Corpus ist.
Dieser hochwertige Datensatz enthält über 570 GB Textdaten. Es ist eine unschätzbare Ressource für das Training und die Bewertung von NLP-Modellen. Sie können versuchen, OpenWebText und andere in Ihren nächsten Projekten zu verwenden.
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