پردازش زبان طبیعی (NLP) شاهد موج جدیدی از پیشرفت است. و مجموعه داده های Hugging Face در خط مقدم این روند قرار دارند. در این مقاله، به اهمیت مجموعه دادههای Hugging Face خواهیم پرداخت.
همچنین، خواهیم دید که چگونه می توان از آنها برای آموزش و ارزیابی مدل های NLP استفاده کرد.
Hugging Face شرکتی است که مجموعه داده های مختلفی را به توسعه دهندگان عرضه می کند.
چه مبتدی باشید و چه یک متخصص با تجربه NLP، داده های ارائه شده در Hugging Face برای شما مفید خواهد بود. با ما همراه باشید تا زمینه NLP را بررسی کنیم و در مورد پتانسیل مجموعه داده های Hugging Face اطلاعاتی کسب کنیم.
اول اینکه NLP چیست؟
پردازش زبان طبیعی (NLP) شاخه ای از هوش مصنوعی. این مطالعه نحوه تعامل کامپیوترها با زبان های انسانی (طبیعی) است. NLP مستلزم ایجاد مدل هایی است که قادر به درک و تفسیر زبان انسان هستند. از این رو، الگوریتم ها می توانند وظایفی مانند ترجمه زبان، تجزیه و تحلیل احساسات، و تولید متن.
NLP در زمینه های مختلفی از جمله خدمات مشتری، بازاریابی و مراقبت های بهداشتی استفاده می شود. هدف NLP این است که به رایانهها اجازه دهد تا زبان انسان را همانطور که نوشته شده یا گفته میشود به شیوهای نزدیک به زبان انسان تفسیر و درک کنند.
نمای کلی از در آغوش کشیدن صورت
در آغوش کشیدن صورت یک تجارت پردازش زبان طبیعی (NLP) و فناوری یادگیری ماشین است. آنها طیف گسترده ای از منابع را برای کمک به توسعه دهندگان در پیشبرد حوزه NLP فراهم می کنند. قابل توجه ترین محصول آنها کتابخانه Transformers است.
برای برنامه های کاربردی پردازش زبان طبیعی طراحی شده است. همچنین، مدل های از پیش آموزش دیده را برای انواع وظایف NLP مانند ترجمه زبان و پاسخگویی به سوالات ارائه می دهد.
Hugging Face، علاوه بر کتابخانه Transformers، پلتفرمی برای به اشتراک گذاری مجموعه داده های یادگیری ماشینی ارائه می دهد. این امکان دسترسی سریع به کیفیت بالا را فراهم می کند مجموعه داده ها برای آموزش مدل های آنها
ماموریت Hugging Face این است که پردازش زبان طبیعی (NLP) را برای توسعه دهندگان در دسترس تر کند.
محبوب ترین مجموعه داده های صورت در آغوش گرفتن
Cornell Movie-Dialogs Corpus
این یک مجموعه داده شناخته شده از Hugging Face است. Cornell Movie-Dialogs Corpus شامل دیالوگ هایی است که از فیلمنامه های فیلم گرفته شده است. مدلهای پردازش زبان طبیعی (NLP) ممکن است با استفاده از این حجم گسترده از دادههای متنی آموزش داده شوند.
بیش از 220,579 گفتگو بین 10,292 جفت شخصیت فیلم در مجموعه گنجانده شده است.
شما می توانید از این مجموعه داده برای انواع وظایف NLP استفاده کنید. به عنوان مثال، می توانید پروژه های ایجاد زبان و پاسخ به سوال را توسعه دهید. همچنین، شما می توانید سیستم های گفتگو ایجاد کنید. زیرا این گفتگوها طیف وسیعی از موضوعات را پوشش می دهد. این مجموعه داده همچنین به طور گسترده در پروژه های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گرفته است.
از این رو، این یک ابزار بسیار مفید برای محققان و توسعه دهندگان NLP است.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus مجموعه ای از صفحات آنلاین است که می توانید در پلتفرم Hugging Face پیدا کنید. این مجموعه داده شامل طیف گسترده ای از صفحات آنلاین مانند مقالات، وبلاگ ها و انجمن ها می باشد. علاوه بر این، همه اینها به دلیل کیفیت بالای خود انتخاب شدند.
مجموعه داده به ویژه برای آموزش و ارزیابی مدل های NLP ارزشمند است. از این رو، می توانید از این مجموعه داده برای کارهایی مانند ترجمه و خلاصه سازی استفاده کنید. همچنین، می توانید با استفاده از این مجموعه داده که دارایی بزرگی برای بسیاری از برنامه ها است، تجزیه و تحلیل احساسات را انجام دهید.
تیم Hugging Face Corpus OpenWebText را برای ارائه نمونه ای با کیفیت بالا برای آموزش انتخاب کرد. این یک مجموعه داده بزرگ با بیش از 570 گیگابایت داده متنی است.
برت
BERT (نمایش رمزگذار دوطرفه از ترانسفورماتورها) یک مدل NLP است. از قبل آموزش داده شده است و در پلتفرم Hugging Face قابل دسترسی است. BERT توسط تیم زبان هوش مصنوعی گوگل ایجاد شده است. همچنین، بر روی یک مجموعه داده متنی گسترده آموزش داده شده است تا متن کلمات را در یک عبارت درک کند.
از آنجایی که BERT یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور است، می تواند توالی ورودی کامل را به جای یک کلمه در یک زمان پردازش کند. یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور استفاده می کند مکانیسم های توجه برای تفسیر ورودی متوالی
این ویژگی BERT را قادر می سازد تا متن کلمات را در یک عبارت درک کند.
می توانید از BERT برای دسته بندی متن، درک زبان، موجودیت نامگذاری شده شناسایی، و وضوح مرجع، در میان سایر برنامه های NLP. همچنین، در تولید متن و درک خواندن ماشینی مفید است.
SQUAD
SQuAD (مجموعه داده های پاسخگویی به سوالات استانفورد) پایگاه داده ای از پرسش و پاسخ است. می توانید از آن برای آموزش مدل های درک مطلب ماشینی استفاده کنید. مجموعه داده شامل بیش از 100,000 پرسش و پاسخ در موضوعات مختلف است. SQuAD با مجموعه داده های قبلی متفاوت است.
به جای تطبیق کلمات کلیدی، بر روی پرس و جوهایی تمرکز می کند که به دانش زمینه متن نیاز دارند.
در نتیجه، این منبع عالی برای ایجاد و آزمایش مدلهایی برای پاسخگویی به سؤال و سایر وظایف درک ماشین است. انسان ها سوالات را در SQuAD نیز می نویسند. این کیفیت و ثبات بالایی را فراهم می کند.
به طور کلی، SQuAD یک منبع ارزشمند برای محققان و توسعه دهندگان NLP است.
MNLI
MNLI یا Multi-Genre Natural Language Inference مجموعه داده ای است که برای آموزش و آزمایش استفاده می شود مدل های یادگیری ماشین برای استنتاج زبان طبیعی هدف MNLI تشخیص درست، نادرست یا خنثی بودن یک گزاره در پرتو یک عبارت دیگر است.
MNLI با مجموعه داده های قبلی متفاوت است زیرا طیف گسترده ای از متون از ژانرهای مختلف را پوشش می دهد. این ژانرها از داستان های داستانی گرفته تا اخبار و روزنامه های دولتی متفاوت است. به دلیل این تنوع، MNLI نمونه ای معرف از متن دنیای واقعی است. به وضوح بهتر از بسیاری از مجموعه داده های استنتاج زبان طبیعی دیگر است.
با بیش از 400,000 مورد در مجموعه داده، MNLI تعداد قابل توجهی مثال برای مدل های آموزشی ارائه می دهد. همچنین حاوی نظراتی برای هر نمونه است تا به مدل ها در یادگیری کمک کند.
افکار نهایی
در نهایت، مجموعه داده های Hugging Face یک منبع ارزشمند برای محققان و توسعه دهندگان NLP است. Hugging Face چارچوبی برای توسعه NLP با استفاده از یک گروه متنوع از مجموعه داده ها فراهم می کند.
ما فکر می کنیم بزرگترین مجموعه داده Hugging Face، OpenWebText Corpus است.
این مجموعه داده با کیفیت بالا حاوی بیش از 570 گیگابایت داده متنی است. این یک منبع ارزشمند برای آموزش و ارزیابی مدل های NLP است. می توانید از OpenWebText و دیگران در پروژه های بعدی خود استفاده کنید.
پاسخ دهید