Natural Language Processing (NLP) on tunnistajaks uuele täiustuste lainele. Ja Hugging Face andmestikud on selle trendi esirinnas. Selles artiklis vaatleme Hugging Face andmekogude olulisust.
Samuti näeme, kuidas neid saab kasutada NLP-mudelite koolitamiseks ja hindamiseks.
Hugging Face on ettevõte, mis varustab arendajaid mitmesuguste andmekogumitega.
Olenemata sellest, kas olete algaja või kogenud NLP spetsialist, Hugging Face'is esitatud andmed on teile kasulikud. Liituge meiega, kui uurime NLP valdkonda ja tutvume Hugging Face andmekogumite potentsiaaliga.
Esiteks, mis on NLP?
Natural Language Processing (NLP) on selle haru tehisintellekti. See uurib, kuidas arvutid suhtlevad inimeste (loomulike) keeltega. NLP hõlmab mudelite loomist, mis suudavad inimkeelt mõista ja tõlgendada. Seetõttu saavad algoritmid täita selliseid ülesandeid nagu keele tõlkimine, sentiment analüüsja tekstitootmine.
NLP-d kasutatakse erinevates valdkondades, sealhulgas klienditeeninduses, turunduses ja tervishoius. NLP eesmärk on võimaldada arvutitel tõlgendada ja mõista inimkeelt nii, nagu see on kirjutatud või kõneldud inimese omale lähedasel viisil.
Ülevaade Kallistav nägu
Kallistav nägu on loomuliku keele töötlemise (NLP) ja masinõppetehnoloogia ettevõte. Need pakuvad laia valikut ressursse, et aidata arendajatel NLP valdkonda edendada. Nende tähelepanuväärseim toode on Transformerite raamatukogu.
See on mõeldud loomuliku keele töötlemise rakenduste jaoks. Samuti pakub see eelkoolitatud mudeleid mitmesuguste NLP-ülesannete jaoks, nagu keele tõlkimine ja küsimustele vastamine.
Hugging Face pakub lisaks Transformerite teegile platvormi masinõppe andmekogude jagamiseks. See võimaldab kiiresti kvaliteetset juurde pääseda koolituse andmestikud nende mudelid.
Hugging Face'i missioon on muuta loomuliku keele töötlemine (NLP) arendajatele kättesaadavamaks.
Kõige populaarsemad kallistava näo andmestikud
Cornelli filmidialoogide korpus
See on Hugging Face'i tuntud andmestik. Cornell Movie-Dialogs Corpus koosneb filmistsenaariumidest võetud dialoogidest. Loomuliku keele töötlemise (NLP) mudeleid saab treenida selle suure hulga tekstiandmete abil.
Kollektsioonis on rohkem kui 220,579 10,292 dialoogikohtumist XNUMX XNUMX filmitegelase paari vahel.
Seda andmekogumit saate kasutada mitmesuguste NLP-ülesannete jaoks. Näiteks saate arendada keeleloome ja küsimustele vastamise projekte. Samuti saate luua dialoogisüsteeme. sest kõnelused hõlmavad nii palju erinevaid teemasid. Andmestikku on laialdaselt kasutatud ka uurimisprojektides.
Seega on see NLP teadlastele ja arendajatele väga kasulik tööriist.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus on veebilehtede kogum, mille leiate platvormilt Hugging Face. See andmestik sisaldab laia valikut veebilehti, näiteks artikleid, ajaveebe ja foorumeid. Pealegi valiti need kõik nende kõrge kvaliteedi tõttu.
Andmekogum on eriti väärtuslik NLP-mudelite koolitamiseks ja hindamiseks. Seetõttu saate seda andmestikku kasutada selliste ülesannete jaoks nagu tõlkimine ja kokkuvõtete tegemine. Samuti saate selle andmestiku abil läbi viia sentimentanalüüsi, mis on paljude rakenduste jaoks tohutu vara.
Hugging Face'i meeskond kureeris OpenWebText Corpuse, et pakkuda koolituseks kvaliteetset näidist. See on suur andmekogum, mis sisaldab rohkem kui 570 GB tekstiandmeid.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on NLP-mudel. See on eelkoolitatud ja on ligipääsetav Hugging Face platvormil. BERTi lõi Google AI Language meeskond. Samuti on see õpetatud suurele tekstiandmestikule, et mõista fraasis sisalduvate sõnade konteksti.
Kuna BERT on trafopõhine mudel, saab see ühe sõna asemel korraga töödelda kogu sisestusjada. Kasutatakse trafopõhist mudelit tähelepanu mehhanismid järjestikuse sisendi tõlgendamiseks.
See funktsioon võimaldab BERT-il mõista fraasis sisalduvate sõnade konteksti.
BERT-i saate kasutada teksti kategoriseerimiseks, keele mõistmiseks, nimega üksus identifitseerimine ja põhiresolutsioon teiste NLP-rakenduste hulgas. Samuti on see kasulik teksti loomisel ja masinlugemise mõistmisel.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) on küsimuste ja vastuste andmebaas. Saate seda kasutada masinlugemise mõistmise mudelite treenimiseks. Andmekogum sisaldab üle 100,000 XNUMX küsimuse ja vastuse erinevatel teemadel. SQuAD erineb eelmistest andmekogumitest.
See keskendub päringutele, mis nõuavad teksti konteksti tundmist, mitte ainult märksõnade sobitamist.
Seetõttu on see suurepärane ressurss mudelite loomiseks ja testimiseks küsimustele vastamise ja muude masinmõistmise ülesannete jaoks. Inimesed kirjutavad küsimused ka SQuAD-i. See tagab kõrge kvaliteedi ja järjepidevuse.
Üldiselt on SQuAD NLP teadlastele ja arendajatele väärtuslik ressurss.
MNLI
MNLI ehk Multi-Genre Natural Language Inference on andmestik, mida kasutatakse koolitamiseks ja testimiseks masinõppe mudelid loomuliku keele järeldamiseks. MNLI eesmärk on tuvastada, kas antud väide on teise väite valguses tõene, väär või neutraalne.
MNLI erineb varasematest andmekogumitest selle poolest, et see hõlmab laia valikut tekste paljudest žanritest. Need žanrid varieeruvad ilukirjandusest uudiste ja valitsuse lehtedeni. Selle varieeruvuse tõttu on MNLI esinduslikum reaalteksti valim. See on ilmselt parem kui paljud teised loomuliku keele järelduste andmestikud.
Kuna andmekogumis on üle 400,000 XNUMX juhtumi, pakub MNLI märkimisväärsel hulgal näiteid koolitusmudelite jaoks. See sisaldab ka kommentaare iga proovi kohta, et aidata mudelitel nende õppimist.
Final Thoughts
Lõpuks on Hugging Face andmestikud hindamatuks ressursiks NLP teadlastele ja arendajatele. Hugging Face pakub raamistikku NLP arendamiseks, kasutades erinevaid andmekogumeid.
Arvame, et Hugging Face'i suurim andmestik on OpenWebText Corpus.
See kvaliteetne andmekogum sisaldab üle 570 GB tekstiandmeid. See on hindamatu ressurss NLP mudelite koolitamiseks ja hindamiseks. Võite proovida kasutada OpenWebTexti ja teisi oma järgmistes projektides.
Jäta vastus