Natural Language Processing (NLP) on todistamassa uutta parannusaaltoa. Ja Hugging Face -tietojoukot ovat tämän trendin eturintamassa. Tässä artikkelissa tarkastelemme Hugging Face -tietojoukkojen merkitystä.
Lisäksi näemme, kuinka niitä voidaan käyttää NLP-mallien kouluttamiseen ja arvioimiseen.
Hugging Face on yritys, joka toimittaa kehittäjille erilaisia tietojoukkoja.
Olitpa aloittelija tai kokenut NLP-asiantuntija, Hugging Face -sivuston tiedoista on sinulle hyötyä. Liity kanssamme tutkimaan NLP:tä ja oppimaan Hugging Face -tietosarjojen mahdollisuuksista.
Ensinnäkin, mikä on NLP?
Natural Language Processing (NLP) on haara tekoäly. Se tutkii, kuinka tietokoneet ovat vuorovaikutuksessa ihmisten (luonnollisten) kielten kanssa. NLP:ssä luodaan malleja, jotka pystyvät ymmärtämään ja tulkitsemaan ihmisen kieltä. Näin ollen algoritmit voivat suorittaa tehtäviä, kuten kielen kääntäminen, tunteiden analyysija tekstintuotanto.
NLP:tä käytetään monilla aloilla, mukaan lukien asiakaspalvelu, markkinointi ja terveydenhuolto. NLP:n tavoitteena on antaa tietokoneille mahdollisuus tulkita ja ymmärtää ihmisen kieli sellaisena kuin se on kirjoitettu tai puhuttu tavalla, joka on niin lähellä ihmisen kieltä.
Yleiskatsaus Halaaminen kasvot
Halaaminen kasvot on luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) ja koneoppimisteknologian yritys. Ne tarjoavat laajan valikoiman resursseja, jotka auttavat kehittäjiä edistämään NLP-aluetta. Heidän huomionarvoisin tuote on Transformers-kirjasto.
Se on suunniteltu luonnollisen kielen käsittelysovelluksiin. Se tarjoaa myös valmiiksi koulutettuja malleja erilaisiin NLP-tehtäviin, kuten kielten kääntämiseen ja kysymyksiin vastaamiseen.
Hugging Face tarjoaa Transformers-kirjaston lisäksi alustan koneoppimistietosarjojen jakamiseen. Tämä mahdollistaa nopean pääsyn korkeaan laatuun tietojoukot harjoittelua varten niiden mallit.
Hugging Facen missiona on tehdä luonnollisen kielen käsittelystä (NLP) helpommin kehittäjien saatavilla.
Suosituimmat halaavien kasvojen tietojoukot
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Tämä on Hugging Facen tunnettu tietojoukko. Cornell Movie-Dialogs Corpus koostuu elokuvien käsikirjoituksista otettuja dialogeja. Luonnollisen kielen käsittelymalleja (NLP) voidaan kouluttaa käyttämällä tätä laajaa tekstidatamäärää.
Kokoelmaan sisältyy yli 220,579 10,292 dialogia XNUMX XNUMX elokuvahahmoparin välillä.
Voit käyttää tätä tietojoukkoa erilaisiin NLP-tehtäviin. Voit esimerkiksi kehittää kielenluonti- ja kysymysvastausprojekteja. Voit myös luoda dialogijärjestelmiä. koska keskustelut kattavat niin monenlaisia aiheita. Aineistoa on hyödynnetty laajasti myös tutkimusprojekteissa.
Siksi tämä on erittäin hyödyllinen työkalu NLP-tutkijoille ja -kehittäjille.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus on kokoelma online-sivuja, jotka löydät Hugging Face -alustalta. Tämä tietojoukko sisältää laajan valikoiman online-sivuja, kuten artikkeleita, blogeja ja foorumeita. Lisäksi nämä kaikki valittiin korkean laadun vuoksi.
Aineisto on erityisen arvokas NLP-mallien koulutuksessa ja arvioinnissa. Siksi voit käyttää tätä tietojoukkoa tehtäviin, kuten kääntämiseen ja yhteenvedon tekemiseen. Voit myös suorittaa tunneanalyysin käyttämällä tätä tietojoukkoa, joka on valtava voimavara monille sovelluksille.
Hugging Face -tiimi kuratoi OpenWebText Corpuksen tarjotakseen korkealaatuisen näytteen koulutukseen. Se on suuri tietojoukko, jossa on yli 570 Gt tekstidataa.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) on NLP-malli. Se on esikoulutettu ja siihen pääsee Hugging Face -alustalla. BERTin loi Google AI Language -tiimi. Lisäksi se on koulutettu laajalle tekstitietojoukolle ymmärtämään lauseen sanojen kontekstia.
Koska BERT on muuntajapohjainen malli, se voi käsitellä koko syöttösekvenssin kerralla yhden sanan sijaan. Käytetään muuntajapohjaista mallia huomiomekanismit tulkita peräkkäistä syötettä.
Tämän ominaisuuden avulla BERT voi ymmärtää lauseen sanojen kontekstin.
Voit käyttää BERTiä tekstin luokitteluun, kielen ymmärtämiseen, nimetty kokonaisuus tunnistaminen ja ydinresoluutio muiden NLP-sovellusten joukossa. Se on myös hyödyllinen tekstin luomisessa ja koneellisen lukemisen ymmärtämisessä.
NELJÄNNES
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) on tietokanta kysymyksistä ja vastauksista. Voit käyttää sitä koneellisen luetun ymmärtämisen mallien harjoittamiseen. Aineisto sisältää yli 100,000 XNUMX kysymystä ja vastausta useista eri aiheista. SQuAD eroaa aiemmista tietojoukoista.
Se keskittyy kyselyihin, jotka edellyttävät tekstin kontekstin tuntemista pelkän hakusanojen löytämisen sijaan.
Tästä johtuen se on erinomainen resurssi mallien luomiseen ja testaamiseen kysymyksiin vastaamiseen ja muihin koneen ymmärtämiseen liittyviin tehtäviin. Ihmiset kirjoittavat kysymykset myös SQuADiin. Tämä takaa korkean laadun ja johdonmukaisuuden.
Kaiken kaikkiaan SQuAD on arvokas resurssi NLP-tutkijoille ja -kehittäjille.
MNLI
MNLI tai Multi-Genre Natural Language Inference on tietojoukko, jota käytetään kouluttamiseen ja testaamiseen koneoppimismallit luonnollisen kielen päättelemiseksi. MNLI:n tarkoitus on tunnistaa, onko jokin väite tosi, epätosi vai neutraali toisen väitteen valossa.
MNLI eroaa aiemmista tietojoukoista siinä, että se kattaa laajan valikoiman tekstejä useista genreistä. Nämä genret vaihtelevat kaunokirjallisuudesta uutisiin ja hallituksen lehtiin. Tämän vaihtelun vuoksi MNLI on edustavampi näyte tosielämän tekstistä. Se on selvästi parempi kuin monet muut luonnollisen kielen päättelytietojoukot.
Tietojoukossa on yli 400,000 XNUMX tapausta, joten MNLI tarjoaa huomattavan määrän esimerkkejä koulutusmalleista. Se sisältää myös kommentteja jokaisesta näytteestä auttamaan malleja heidän oppimisessaan.
Loppuajatukset
Lopuksi Hugging Face -tietojoukot ovat korvaamaton resurssi NLP-tutkijoille ja -kehittäjille. Hugging Face tarjoaa puitteet NLP-kehitykseen hyödyntämällä erilaisia tietojoukkoja.
Mielestämme Hugging Facen suurin tietojoukko on OpenWebText Corpus.
Tämä korkealaatuinen tietojoukko sisältää yli 570 Gt tekstidataa. Se on korvaamaton resurssi NLP-mallien koulutuksessa ja arvioinnissa. Voit kokeilla OpenWebTextin ja muiden käyttöä seuraavissa projekteissasi.
Jätä vastaus