Natural Language Processing (NLP) estas atestanto de nova ondo de plibonigoj. Kaj, Hugging Face-datumaro estas ĉe la avangardo de ĉi tiu tendenco. En ĉi tiu artikolo, ni rigardos la signifon de Hugging Face-datumaro.
Ankaŭ ni vidos kiel ili povas esti uzataj por trejni kaj taksi NLP-modelojn.
Hugging Face estas kompanio, kiu provizas programistojn per diversaj datumseroj.
Ĉu vi estas komencanto aŭ sperta NLP-specialisto, la datumoj provizitaj pri Hugging Face utilos al vi. Aliĝu al ni dum ni esploras la kampon de NLP kaj lernas pri la potencialo de Hugging Face-datumaro.
Unue, Kio estas NLP?
Natural Language Processing (NLP) estas branĉo de artefarita inteligento. Ĝi studas kiel komputiloj interagas kun homaj (naturaj) lingvoj. NLP implicas krei modelojn kapablajn kompreni kaj interpreti homan lingvon. Tial, algoritmoj povas entrepreni taskojn kiel ekzemple lingvotradukado, sento-analizo, kaj tekstoproduktado.
NLP estas uzata en diversaj areoj, inkluzive de klientservo, merkatado kaj sanservo. La celo de NLP estas permesi al komputiloj interpreti kaj kompreni homan lingvon kiel ĝi estas skribita aŭ parolita en maniero kiel proksima al tiu de homoj.
Superrigardo de Ĉirkaŭbrakanta Vizaĝo
Ĉirkaŭbrakanta Vizaĝo estas natura lingvoprilaborado (NLP) kaj maŝinlernada teknologiokomerco. Ili disponigas larĝan gamon de rimedoj por helpi programistojn antaŭenigi la areon de NLP. Ilia plej rimarkinda produkto estas la Transformers-biblioteko.
Ĝi estas desegnita por aplikaĵoj pri naturlingva prilaborado. Ankaŭ ĝi disponigas antaŭtrejnitajn modelojn por diversaj NLP-taskoj kiel lingva tradukado kaj respondado de demandoj.
Hugging Face, krom la Transformers-biblioteko, ofertas platformon por kunhavigi maŝinlernajn datenojn. Ĉi tio ebligas rapide aliri altkvalitan datumaroj por trejnado iliaj modeloj.
La misio de Hugging Face estas fari naturlingvan prilaboradon (NLP) pli alirebla por programistoj.
Plej Popularaj Ampleksaj Vizaĝaj Datumoj
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ĉi tio estas konata datumaro de Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus konsistas el dialogoj prenitaj de filmskriptoj. Naturlingva prilaborado (NLP) modeloj povas esti trejnitaj uzante tiun ampleksan kvanton de tekstodatenoj.
Pli ol 220,579 dialogrenkontoj inter 10,292 filmkarakterparoj estas inkluditaj en la kolekto.
Vi povas uzi ĉi tiun datumaron por diversaj NLP-taskoj. Ekzemple, vi povas disvolvi projektojn pri lingvokreado kaj demando-respondado. Ankaŭ, vi povas krei dialogsistemojn. ĉar la paroladoj kovras tiom ampleksan gamon da temoj. La datumaro ankaŭ estis vaste utiligita en esplorprojektoj.
Tial ĉi tio estas tre utila ilo por esploristoj kaj programistoj de NLP.
OpenWebText Corpus
La OpenWebText Corpus estas kolekto de interretaj paĝoj, kiujn vi povas trovi sur la platformo Hugging Face. Ĉi tiu datumaro inkluzivas ampleksan gamon de interretaj paĝoj, kiel artikoloj, blogoj kaj forumoj. Krome, ĉi tiuj ĉiuj estis elektitaj pro sia alta kvalito.
La datumaro estas speciale valora por trejnado kaj taksado de NLP-modeloj. Tial, vi povas uzi ĉi tiun datumaron por taskoj kiel tradukado kaj resumo. Ankaŭ vi povas fari analizon de sentoj uzante ĉi tiun datuman aron, kiu estas grandega valoro por multaj aplikoj.
La Hugging Face-teamo vikariis la OpenWebText Corpus por provizi altkvalitan specimenon por trejnado. Ĝi estas granda datumaro kun pli ol 570GB da tekstaj datumoj.
BERT
BERT (Dudirekta Encoder Representations de Transformiloj) estas NLP-modelo. Ĝi estis antaŭtrejnita kaj estas alirebla sur la platformo Hugging Face. BERT estis kreita de la teamo de Google AI Language. Ankaŭ, ĝi estas trejnita sur vasta teksta datumaro por kapti la kuntekston de vortoj en frazo.
Ĉar BERT estas transformil-bazita modelo, ĝi povas prilabori la plenan enigsekvencon tuj anstataŭe de unu vorto je fojo. Transformil-bazita modelo uzas atentomekanismoj por interpreti sinsekvan enigon.
Ĉi tiu funkcio ebligas al BERT kapti la kuntekston de vortoj en frazo.
Vi povas uzi BERT por tekstkategoriizado, lingvokompreno, nomita ento identigo, kaj koreferenca rezolucio, inter aliaj NLP-aplikoj. Ankaŭ, ĝi estas utila por generi tekston kaj kompreni maŝinlegadon.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) estas datumbazo de demandoj kaj respondoj. Vi povas uzi ĝin por trejni maŝinajn legajn komprenajn modelojn. La datumaro inkluzivas pli ol 100,000 demandojn kaj respondojn pri diversaj temoj. SQuAD devias de antaŭaj datumaroj.
Ĝi temigas demandojn kiuj postulas scion pri la kunteksto de la teksto prefere ol simple kongruaj ŝlosilvortoj.
Kiel rezulto, ĝi estas bonega rimedo por krei kaj testi modelojn por demando-respondado kaj aliaj maŝinkomprenaj taskoj. Homoj skribas la demandojn ankaŭ en SQuAD. Ĉi tio provizas altan gradon de kvalito kaj konsistenco.
Ĝenerale, SQuAD estas valora rimedo por NLP-esploristoj kaj programistoj.
MNLI
MNLI, aŭ Multi-Genre Natural Language Inference, estas datumaro uzata por trejni kaj testi modeloj pri maŝinlernado por naturlingva inferenco. La celo de MNLI estas identigi ĉu antaŭfiksita deklaro estas vera, falsa aŭ neŭtrala en lumo de alia deklaro.
MNLI devias de antaŭaj datumaroj pro tio ke ĝi kovras larĝan gamon de tekstoj de multaj ĝenroj. Tiuj ĝenroj varias de fikcio al novaĵpecoj, kaj registaraj artikoloj. Pro tiu ŝanĝebleco, MNLI estas pli reprezenta provaĵo de realmonda teksto. Ĝi estas evidente pli bona ol multaj aliaj naturlingvaj inferencaj datumaroj.
Kun pli ol 400,000 kazoj en la datumaro, MNLI disponigas signifan nombron da ekzemploj por trejnado de modeloj. Ĝi ankaŭ enhavas komentojn por ĉiu specimeno por helpi la modelojn en ilia lernado.
Fino Pensoj
Fine, Hugging Face-datumaro estas valorega rimedo por NLP-esploristoj kaj programistoj. Hugging Face disponigas kadron por NLP-evoluo uzante diversan grupon de datumaroj.
Ni pensas, ke la plej bonega datumaro de Hugging Face estas la OpenWebText Corpus.
Ĉi tiu altkvalita datumaro enhavas pli ol 570GB da tekstaj datumoj. Ĝi estas valorega rimedo por trejnado kaj taksado de NLP-modeloj. Vi povas provi uzi OpenWebText kaj aliajn en viaj venontaj projektoj.
Lasi Respondon