Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) γνωρίζει ένα νέο κύμα βελτιώσεων. Και, τα σύνολα δεδομένων Hugging Face βρίσκονται στην πρώτη γραμμή αυτής της τάσης. Σε αυτό το άρθρο, θα εξετάσουμε τη σημασία των συνόλων δεδομένων Hugging Face.
Επίσης, θα δούμε πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση μοντέλων NLP.
Η Hugging Face είναι μια εταιρεία που προμηθεύει τους προγραμματιστές με μια ποικιλία συνόλων δεδομένων.
Είτε είστε αρχάριος είτε έμπειρος ειδικός στο NLP, τα δεδομένα που παρέχονται στο Hugging Face θα σας φανούν χρήσιμα. Ελάτε μαζί μας καθώς εξερευνούμε τον τομέα του NLP και μαθαίνουμε για τις δυνατότητες των συνόλων δεδομένων Hugging Face.
Πρώτον, τι είναι το NLP;
Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) είναι κλάδος του τεχνητή νοημοσύνη. Μελετά πώς οι υπολογιστές αλληλεπιδρούν με τις ανθρώπινες (φυσικές) γλώσσες. Το NLP συνεπάγεται τη δημιουργία μοντέλων ικανών να κατανοούν και να ερμηνεύουν την ανθρώπινη γλώσσα. Ως εκ τούτου, οι αλγόριθμοι μπορούν να αναλάβουν εργασίες όπως η μετάφραση γλώσσας, Ανάλυση συναίσθημακαι παραγωγή κειμένου.
Το NLP χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς, όπως η εξυπηρέτηση πελατών, το μάρκετινγκ και η υγειονομική περίθαλψη. Ο στόχος του NLP είναι να επιτρέψει στους υπολογιστές να ερμηνεύουν και να κατανοούν την ανθρώπινη γλώσσα όπως αυτή γράφεται ή ομιλείται με τρόπο όσο πιο κοντά σε αυτόν των ανθρώπων.
Επισκόπηση Αγκαλιάζοντας το πρόσωπο
Αγκαλιάζοντας το πρόσωπο είναι μια επιχείρηση επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) και τεχνολογίας μηχανικής μάθησης. Παρέχουν ένα ευρύ φάσμα πόρων για να βοηθήσουν τους προγραμματιστές να προωθήσουν τον τομέα του NLP. Το πιο αξιοσημείωτο προϊόν τους είναι η βιβλιοθήκη Transformers.
Έχει σχεδιαστεί για εφαρμογές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Επίσης, παρέχει προεκπαιδευμένα μοντέλα για μια ποικιλία εργασιών NLP, όπως μετάφραση γλώσσας και απάντηση ερωτήσεων.
Το Hugging Face, εκτός από τη βιβλιοθήκη Transformers, προσφέρει μια πλατφόρμα για κοινή χρήση συνόλων δεδομένων μηχανικής μάθησης. Αυτό καθιστά δυνατή τη γρήγορη πρόσβαση σε υψηλή ποιότητα σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση τα μοντέλα τους.
Η αποστολή του Hugging Face είναι να κάνει την επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) πιο προσιτή στους προγραμματιστές.
Τα πιο δημοφιλή σύνολα δεδομένων Hugging Face
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Αυτό είναι ένα πολύ γνωστό σύνολο δεδομένων από το Hugging Face. Το Cornell Movie-Dialogs Corpus περιλαμβάνει διαλόγους που λαμβάνονται από σενάρια ταινιών. Τα μοντέλα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) μπορούν να εκπαιδευτούν χρησιμοποιώντας αυτόν τον εκτεταμένο όγκο δεδομένων κειμένου.
Στη συλλογή περιλαμβάνονται περισσότερες από 220,579 συναντήσεις διαλόγου μεταξύ 10,292 ζευγών χαρακτήρων ταινίας.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το σύνολο δεδομένων για μια ποικιλία εργασιών NLP. Για παράδειγμα, μπορείτε να αναπτύξετε έργα δημιουργίας γλώσσας και απαντήσεων σε ερωτήσεις. Επίσης, μπορείτε να δημιουργήσετε συστήματα διαλόγου. γιατί οι συνομιλίες καλύπτουν τόσο ευρύ φάσμα θεμάτων. Το σύνολο δεδομένων έχει επίσης χρησιμοποιηθεί εκτενώς σε ερευνητικά έργα.
Ως εκ τούτου, αυτό είναι ένα εξαιρετικά χρήσιμο εργαλείο για ερευνητές και προγραμματιστές NLP.
OpenWebText Corpus
Το OpenWebText Corpus είναι μια συλλογή από διαδικτυακές σελίδες που μπορείτε να βρείτε στην πλατφόρμα Hugging Face. Αυτό το σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα διαδικτυακών σελίδων, όπως άρθρα, ιστολόγια και φόρουμ. Εξάλλου, όλα αυτά επιλέχθηκαν για την υψηλή ποιότητά τους.
Το σύνολο δεδομένων είναι ιδιαίτερα πολύτιμο για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση μοντέλων NLP. Ως εκ τούτου, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το σύνολο δεδομένων για εργασίες όπως η μετάφραση και η περίληψη. Επίσης, μπορείτε να εκτελέσετε ανάλυση συναισθήματος χρησιμοποιώντας αυτό το σύνολο δεδομένων, το οποίο είναι τεράστιο πλεονέκτημα για πολλές εφαρμογές.
Η ομάδα Hugging Face επιμελήθηκε το OpenWebText Corpus για να παρέχει ένα δείγμα υψηλής ποιότητας για εκπαίδευση. Είναι ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων με περισσότερα από 570 GB δεδομένων κειμένου.
ΜΠΕΡΤ
Το BERT (Αμφίδρομες Αναπαραστάσεις Κωδικοποιητή από Μετασχηματιστές) είναι ένα μοντέλο NLP. Έχει προεκπαιδευτεί και είναι προσβάσιμο στην πλατφόρμα Hugging Face. Το BERT δημιουργήθηκε από την ομάδα της Google AI Language. Επίσης, εκπαιδεύεται σε ένα τεράστιο σύνολο δεδομένων κειμένου για να κατανοεί το πλαίσιο των λέξεων σε μια φράση.
Επειδή το BERT είναι ένα μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστή, μπορεί να επεξεργαστεί την πλήρη ακολουθία εισόδου ταυτόχρονα αντί για μία λέξη τη φορά. Ένα μοντέλο που βασίζεται σε μετασχηματιστή χρησιμοποιεί μηχανισμοί προσοχής για την ερμηνεία της διαδοχικής εισαγωγής.
Αυτή η δυνατότητα επιτρέπει στον BERT να κατανοήσει το πλαίσιο των λέξεων σε μια φράση.
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το BERT για κατηγοριοποίηση κειμένου, κατανόηση γλώσσας, επώνυμη οντότητα αναγνώρισης και ανάλυσης αντιστοίχισης, μεταξύ άλλων εφαρμογών NLP. Επίσης, είναι ευεργετικό για τη δημιουργία κειμένου και την κατανόηση της μηχανικής ανάγνωσης.
Ομάδα
Το SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) είναι μια βάση δεδομένων ερωτήσεων και απαντήσεων. Μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να εκπαιδεύσετε μοντέλα κατανόησης ανάγνωσης από μηχανή. Το σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει πάνω από 100,000 ερωτήσεις και απαντήσεις για μια ποικιλία θεμάτων. Το SQuAD διαφέρει από τα προηγούμενα σύνολα δεδομένων.
Επικεντρώνεται σε ερωτήματα που απαιτούν γνώση του πλαισίου του κειμένου και όχι απλώς σε αντιστοίχιση λέξεων-κλειδιών.
Ως αποτέλεσμα, είναι μια εξαιρετική πηγή για τη δημιουργία και τη δοκιμή μοντέλων για απαντήσεις σε ερωτήσεις και άλλες εργασίες κατανόησης μηχανών. Οι άνθρωποι γράφουν τις ερωτήσεις και στο SQuAD. Αυτό παρέχει υψηλό βαθμό ποιότητας και συνέπειας.
Συνολικά, το SQuAD είναι ένας πολύτιμος πόρος για ερευνητές και προγραμματιστές NLP.
MNLI
Το MNLI, ή Multi-Genre Natural Language Inference, είναι ένα σύνολο δεδομένων που χρησιμοποιείται για εκπαίδευση και δοκιμή μοντέλα μηχανικής μάθησης για συμπέρασμα φυσικής γλώσσας. Ο σκοπός του MNLI είναι να προσδιορίσει εάν μια δεδομένη πρόταση είναι αληθής, ψευδής ή ουδέτερη υπό το φως μιας άλλης πρότασης.
Το MNLI διαφέρει από τα προηγούμενα σύνολα δεδομένων στο ότι καλύπτει ένα ευρύ φάσμα κειμένων από πολλά είδη. Αυτά τα είδη ποικίλλουν από μυθοπλασία σε ειδήσεις και κυβερνητικές εφημερίδες. Λόγω αυτής της μεταβλητότητας, το MNLI είναι ένα πιο αντιπροσωπευτικό δείγμα κειμένου του πραγματικού κόσμου. Είναι προφανώς καλύτερο από πολλά άλλα σύνολα δεδομένων συμπερασμάτων φυσικής γλώσσας.
Με περισσότερες από 400,000 περιπτώσεις στο σύνολο δεδομένων, το MNLI παρέχει έναν σημαντικό αριθμό παραδειγμάτων για μοντέλα εκπαίδευσης. Περιέχει επίσης σχόλια για κάθε δείγμα για να βοηθήσει τα μοντέλα στη μάθησή τους.
Τελικές Σκέψεις
Τέλος, τα σύνολα δεδομένων Hugging Face είναι μια ανεκτίμητη πηγή για τους ερευνητές και τους προγραμματιστές του NLP. Το Hugging Face παρέχει ένα πλαίσιο για την ανάπτυξη NLP χρησιμοποιώντας μια διαφορετική ομάδα συνόλων δεδομένων.
Πιστεύουμε ότι το μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων του Hugging Face είναι το OpenWebText Corpus.
Αυτό το σύνολο δεδομένων υψηλής ποιότητας περιέχει πάνω από 570 GB δεδομένων κειμένου. Είναι μια ανεκτίμητη πηγή για την εκπαίδευση και την αξιολόγηση μοντέλων NLP. Μπορείτε να δοκιμάσετε να χρησιμοποιήσετε το OpenWebText και άλλα στα επόμενα έργα σας.
Αφήστε μια απάντηση