Hizkuntza Naturalaren Prozesamendua (NLP) hobekuntza olatu berri baten lekuko ari da. Eta, Hugging Face datu multzoak joera honen abangoardian daude. Artikulu honetan, Hugging Face datu multzoen garrantzia aztertuko dugu.
Gainera, NLP ereduak entrenatzeko eta ebaluatzeko nola erabil daitezkeen ikusiko dugu.
Hugging Face garatzaileei hainbat datu-multzo hornitzen dizkien enpresa bat da.
Hasiberria edo esperientziadun NLP espezialista izan, Hugging Face-n emandako datuak baliagarriak izango zaizkizu. Etorri gurekin NLPren eremua arakatzen dugun bitartean eta Hugging Face datu multzoen potentziala ezagutu.
Lehenik eta behin, zer da NLP?
Hizkuntza Naturalaren Prozesamendua (NLP) adar bat da adimen artifizialeko. Ordenagailuek giza hizkuntza (natural) nola elkarreragiten duten aztertzen du. NLP giza hizkuntza ulertzeko eta interpretatzeko gai diren ereduak sortzea dakar. Hori dela eta, algoritmoek zereginak egin ditzakete, hala nola hizkuntza-itzulpena, sentimenduen azterketa, eta testu ekoizpena.
NLP hainbat arlotan erabiltzen da, besteak beste, bezeroarentzako zerbitzuan, marketinean eta osasunean. NLPren helburua ordenagailuek gizakien hizkuntzaren modu hurbilean idatzi edo hitz egiten den moduan interpretatu eta ulertzea da.
Ikuspegi orokorra Besarkatzen Aurpegia
Besarkatzen Aurpegia hizkuntza naturalaren prozesamenduaren (NLP) eta ikaskuntza automatikoko teknologiaren negozioa da. Baliabide sorta zabala eskaintzen dute garatzaileei NLPren arloa areagotzen laguntzeko. Haien produktu aipagarriena Transformers liburutegia da.
Hizkuntza naturala prozesatzeko aplikazioetarako diseinatuta dago. Gainera, aurrez prestatutako ereduak eskaintzen ditu NLP hainbat zereginetarako, hala nola hizkuntza-itzulpena eta galderei erantzuteko.
Hugging Face, Transformers liburutegiaz gain, ikaskuntza automatikoko datu multzoak partekatzeko plataforma bat eskaintzen du. Horri esker, kalitate handiko azkar sartzea posible da prestakuntzarako datu multzoak haien ereduak.
Hugging Face-ren eginkizuna hizkuntza naturalaren prozesamendua (NLP) garatzaileentzat eskuragarriago egitea da.
Besarkada aurpegien datu multzo ezagunenak
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Hugging Face-ren datu multzo ezaguna da hau. Cornell Movie-Dialogs Corpus-ek filmetako gidoietatik hartutako elkarrizketak biltzen ditu. Lengoaia naturalaren prozesamenduaren (NLP) ereduak testu-datu kopuru handi hori erabiliz trebatu daitezke.
220,579 pelikula pertsonaien bikoteen arteko 10,292 elkarrizketa-topaketa baino gehiago biltzen dira bilduman.
Datu-multzo hau NLP zeregin askotarako erabil dezakezu. Adibidez, hizkuntza sortzeko eta galdera-erantzun proiektuak garatu ditzakezu. Gainera, elkarrizketa sistemak sor ditzakezu. solasaldiek hain gai sorta zabala hartzen baitute. Datu multzoa ikerketa proiektuetan ere asko erabili da.
Hori dela eta, tresna oso erabilgarria da NLP ikertzaile eta garatzaileentzat.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus Hugging Face plataforman aurki dezakezun lineako orrialdeen bilduma da. Datu multzo honek sareko orrialde ugari biltzen ditu, hala nola artikuluak, blogak eta foroak. Gainera, hauek guztiak kalitate handiagatik aukeratu ziren.
Datu multzoa bereziki baliotsua da NLP ereduak entrenatzeko eta ebaluatzeko. Beraz, datu-multzo hau itzulpena eta laburpena bezalako zereginetarako erabil dezakezu. Gainera, sentimenduen analisia egin dezakezu aplikazio askorentzat balio handia den datu multzo hau erabiliz.
Hugging Face taldeak OpenWebText Corpus-a komisiatu zuen prestakuntzarako kalitate handiko lagin bat eskaintzeko. Datu multzo handi bat da, 570 GB baino gehiago testu-datuekin.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) NLP eredua da. Aurrez trebatu da eta Hugging Face plataforman eskuragarri dago. BERT Google AI Language taldeak sortu zuen. Gainera, testu-datu multzo zabal batean trebatzen da esaldi bateko hitzen testuingurua ulertzeko.
BERT transformadoreetan oinarritutako eredua denez, sarrera-sekuentzia osoa aldi berean prozesatu dezake hitz bat aldi berean egin beharrean. Transformadorean oinarritutako eredua erabiltzen da arreta mekanismoak sarrera sekuentziala interpretatzeko.
Ezaugarri honi esker, BERT-i esaldi bateko hitzen testuingurua jabetzea.
BERT erabil dezakezu testuak sailkatzeko, hizkuntza ulertzeko, izendatutako entitatea identifikazioa eta korreferentziaren ebazpena, beste NLP aplikazio batzuen artean. Gainera, onuragarria da testua sortzeko eta irakurketa automatikoa ulertzeko.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) galdera eta erantzunen datu-base bat da. Irakurketa makinako ulermen ereduak trebatzeko erabil dezakezu. Datu multzoak hainbat gairi buruzko 100,000 galdera eta erantzun baino gehiago biltzen ditu. SQuAD aurreko datu multzoetatik desberdina da.
Testuaren testuingurua ezagutzea eskatzen duten kontsultetan zentratzen da gako-hitzak bat etortzea baino.
Ondorioz, baliabide bikaina da galdera-erantzunetarako eta makina-ulertzeko beste zereginetarako ereduak sortzeko eta probatzeko. Gizakiok galderak SQuAD-en idazten dituzte. Horrek kalitate eta koherentzia maila altua ematen du.
Oro har, SQuAD baliabide baliotsua da NLP ikertzaile eta garatzaileentzat.
MNLI
MNLI edo Multi-Genre Natural Language Inference, entrenatzeko eta probatzeko erabiltzen den datu multzo bat da ikasteko makina ereduak hizkuntza naturalaren inferentziarako. MNLIren helburua da baieztapen bat egia, gezurra edo neutroa den identifikatzea beste adierazpen baten aurrean.
MNLI aurreko datu multzoetatik desberdina da genero askotako testu sorta zabala hartzen duelako. Genero hauek fikziotik hasi eta albistegietara eta gobernuko egunkarietaraino aldatzen dira. Aldakortasun hori dela eta, MNLI mundu errealeko testuaren lagin adierazgarriagoa da. Bistan denez, hizkuntza naturaleko beste datu multzo asko baino hobea da.
Datu multzoan 400,000 kasu baino gehiago dituenez, MNLIk adibide kopuru esanguratsu bat eskaintzen du prestakuntza ereduetarako. Lagin bakoitzaren iruzkinak ere baditu, ereduei ikaskuntzan laguntzeko.
Final Pensamientos
Azkenik, Hugging Face datu multzoak baliabide eskerga dira NLP ikertzaile eta garatzaileentzat. Hugging Face NLP garapenerako esparru bat eskaintzen du datu-multzo anitza erabiliz.
Hugging Face-ren datu multzorik handiena OpenWebText Corpus-a dela uste dugu.
Kalitate handiko datu multzo honek 570 GB baino gehiago testu-datu ditu. Baliabide eskerga da NLP ereduak entrenatzeko eta ebaluatzeko. Saia zaitezke OpenWebText eta beste batzuk erabiltzen zure hurrengo proiektuetan.
Utzi erantzun bat