El procesamiento del lenguaje natural (NLP) está presenciando una nueva ola de mejoras. Y, los conjuntos de datos Hugging Face están a la vanguardia de esta tendencia. En este artículo, veremos la importancia de los conjuntos de datos Hugging Face.
Además, veremos cómo se pueden utilizar para entrenar y evaluar modelos de PNL.
Hugging Face es una empresa que proporciona a los desarrolladores una variedad de conjuntos de datos.
Ya sea que sea un principiante o un especialista experimentado en PNL, los datos proporcionados en Hugging Face le serán de utilidad. Únase a nosotros mientras exploramos el campo de la PNL y aprendemos sobre el potencial de los conjuntos de datos Hugging Face.
En primer lugar, ¿Qué es la PNL?
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una rama de inteligencia artificial. Estudia cómo las computadoras interactúan con los lenguajes humanos (naturales). La PNL implica la creación de modelos capaces de comprender e interpretar el lenguaje humano. Por lo tanto, los algoritmos pueden realizar tareas como la traducción de idiomas, análisis de los sentimientosy producción de textos.
La PNL se utiliza en una variedad de áreas, incluido el servicio al cliente, el marketing y la atención médica. El objetivo de NLP es permitir que las computadoras interpreten y comprendan el lenguaje humano tal como está escrito o hablado de una manera lo más cercana posible a la de los humanos.
Visión general de Abrazando la cara
Abrazando la cara es un negocio de tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático. Proporcionan una amplia gama de recursos para ayudar a los desarrolladores a promover el área de NLP. Su producto más notable es la biblioteca de Transformers.
Está diseñado para aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Además, proporciona modelos preentrenados para una variedad de tareas de PNL, como la traducción de idiomas y la respuesta a preguntas.
Hugging Face, además de la biblioteca de Transformers, ofrece una plataforma para compartir conjuntos de datos de aprendizaje automático. Esto hace posible acceder rápidamente a alta calidad conjuntos de datos para entrenamiento sus modelos.
La misión de Hugging Face es hacer que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) sea más accesible para los desarrolladores.
Conjuntos de datos de caras abrazadas más populares
Corpus de diálogos de películas de Cornell
Este es un conjunto de datos bien conocido de Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus comprende diálogos tomados de guiones de películas. Los modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) pueden entrenarse utilizando esta gran cantidad de datos de texto.
La colección incluye más de 220,579 10,292 encuentros de diálogo entre XNUMX XNUMX pares de personajes de películas.
Puede usar este conjunto de datos para una variedad de tareas de NLP. Por ejemplo, puede desarrollar proyectos de creación de lenguaje y respuesta a preguntas. Además, puedes crear sistemas de diálogo. porque las charlas cubren una amplia gama de temas. El conjunto de datos también se ha utilizado ampliamente en proyectos de investigación.
Por lo tanto, esta es una herramienta muy útil para los investigadores y desarrolladores de PNL.
Corpus OpenWebText
OpenWebText Corpus es una colección de páginas en línea que puede encontrar en la plataforma Hugging Face. Este conjunto de datos incluye una amplia gama de páginas en línea, como artículos, blogs y foros. Además, todos ellos fueron elegidos por su alta calidad.
El conjunto de datos es especialmente valioso para entrenar y evaluar modelos de PNL. Por lo tanto, puede usar este conjunto de datos para tareas como traducción y resumen. Además, puede realizar un análisis de sentimientos utilizando este conjunto de datos, que es un gran activo para muchas aplicaciones.
El equipo de Hugging Face seleccionó OpenWebText Corpus para proporcionar una muestra de alta calidad para la capacitación. Es un gran conjunto de datos con más de 570 GB de datos de texto.
BERTI
BERT (Representaciones de codificador bidireccional de transformadores) es un modelo NLP. Ha sido entrenado previamente y es accesible en la plataforma Hugging Face. BERT fue creado por el equipo de Google AI Language. Además, está entrenado en un vasto conjunto de datos de texto para comprender el contexto de las palabras en una frase.
Debido a que BERT es un modelo basado en transformadores, puede procesar la secuencia de entrada completa a la vez en lugar de una palabra a la vez. Un modelo basado en transformadores utiliza mecanismos de atención para interpretar la entrada secuencial.
Esta característica le permite a BERT captar el contexto de las palabras en una frase.
Puede usar BERT para la categorización de texto, la comprensión del idioma, entidad nombrada identificación y resolución de correferencias, entre otras aplicaciones de la PNL. Además, es beneficioso para generar texto y comprender la lectura automática.
Equipo
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) es una base de datos de preguntas y respuestas. Puede usarlo para entrenar modelos de comprensión de lectura de máquinas. El conjunto de datos incluye más de 100,000 preguntas y respuestas sobre una variedad de temas. SQuAD difiere de los conjuntos de datos anteriores.
Se enfoca en consultas que requieren conocimiento del contexto del texto en lugar de simplemente buscar palabras clave coincidentes.
Como resultado, es un excelente recurso para crear y probar modelos para responder preguntas y otras tareas de comprensión de máquinas. Los humanos también escriben las preguntas en SQuAD. Esto proporciona un alto grado de calidad y consistencia.
En general, SQuAD es un recurso valioso para los investigadores y desarrolladores de PNL.
MNLI
MNLI, o Multi-Genre Natural Language Inference, es un conjunto de datos que se utiliza para entrenar y probar modelos de aprendizaje automático para la inferencia del lenguaje natural. El propósito de MNLI es identificar si una declaración dada es verdadera, falsa o neutral a la luz de otra declaración.
MNLI difiere de los conjuntos de datos anteriores en que cubre una amplia gama de textos de muchos géneros. Estos géneros varían desde la ficción hasta las noticias y los documentos gubernamentales. Debido a esta variabilidad, MNLI es una muestra más representativa de texto del mundo real. Evidentemente, es mejor que muchos otros conjuntos de datos de inferencia de lenguaje natural.
Con más de 400,000 XNUMX casos en el conjunto de datos, MNLI proporciona una cantidad significativa de ejemplos para modelos de entrenamiento. También contiene comentarios para cada muestra para ayudar a los modelos en su aprendizaje.
Consideraciones Finales:
Finalmente, los conjuntos de datos Hugging Face son un recurso invaluable para los investigadores y desarrolladores de NLP. Hugging Face proporciona un marco para el desarrollo de la PNL al utilizar un grupo diverso de conjuntos de datos.
Creemos que el mayor conjunto de datos de Hugging Face es OpenWebText Corpus.
Este conjunto de datos de alta calidad contiene más de 570 GB de datos de texto. Es un recurso invaluable para entrenar y evaluar modelos de PNL. Puede intentar usar OpenWebText y otros en sus próximos proyectos.
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