Le traitement du langage naturel (NLP) connaît une nouvelle vague d'améliorations. Et les ensembles de données Hugging Face sont à la pointe de cette tendance. Dans cet article, nous examinerons l'importance des ensembles de données Hugging Face.
Nous verrons également comment ils peuvent être utilisés pour entraîner et évaluer des modèles de PNL.
Hugging Face est une entreprise qui fournit aux développeurs une variété d'ensembles de données.
Que vous soyez débutant ou spécialiste confirmé de la PNL, les données fournies sur Hugging Face vous seront utiles. Rejoignez-nous alors que nous explorons le domaine de la PNL et découvrez le potentiel des ensembles de données Hugging Face.
Tout d'abord, qu'est-ce que la PNL ?
Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est une branche de intelligence artificielle. Il étudie comment les ordinateurs interagissent avec les langages humains (naturels). La PNL consiste à créer des modèles capables de comprendre et d'interpréter le langage humain. Par conséquent, les algorithmes peuvent entreprendre des tâches telles que la traduction de la langue, l'analyse des sentiments, et production de texte.
La PNL est utilisée dans une variété de domaines, y compris le service client, le marketing et les soins de santé. L'objectif de la PNL est de permettre aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre le langage humain tel qu'il est écrit ou parlé d'une manière aussi proche de celle des humains.
Vue d'ensemble Étreindre le visage
Étreindre le visage est une entreprise de technologie de traitement du langage naturel (TAL) et d'apprentissage automatique. Ils fournissent un large éventail de ressources pour aider les développeurs à faire progresser le domaine de la PNL. Leur produit le plus remarquable est la bibliothèque Transformers.
Il est conçu pour les applications de traitement du langage naturel. En outre, il fournit des modèles pré-formés pour une variété de tâches NLP telles que la traduction linguistique et la réponse aux questions.
Hugging Face, en plus de la bibliothèque Transformers, offre une plate-forme de partage d'ensembles de données d'apprentissage automatique. Cela permet d'accéder rapidement à des ensembles de données pour la formation leurs modèles.
La mission de Hugging Face est de rendre le traitement du langage naturel (NLP) plus accessible aux développeurs.
Ensembles de données sur les visages les plus populaires
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Il s'agit d'un ensemble de données bien connu de Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus comprend des dialogues tirés de scénarios de films. Les modèles de traitement du langage naturel (TLN) peuvent être entraînés à l'aide de cette grande quantité de données textuelles.
Plus de 220,579 10,292 rencontres de dialogue entre XNUMX XNUMX paires de personnages de films sont incluses dans la collection.
Vous pouvez utiliser cet ensemble de données pour une variété de tâches NLP. Par exemple, vous pouvez développer des projets de création de langage et de questions-réponses. En outre, vous pouvez créer des systèmes de dialogue. parce que les discussions couvrent un large éventail de sujets. L'ensemble de données a également été largement utilisé dans des projets de recherche.
Il s'agit donc d'un outil très utile pour les chercheurs et les développeurs en PNL.
Corpus OpenWebText
Le OpenWebText Corpus est une collection de pages en ligne que vous pouvez trouver sur la plateforme Hugging Face. Cet ensemble de données comprend un large éventail de pages en ligne, telles que des articles, des blogs et des forums. De plus, ceux-ci ont tous été choisis pour leur grande qualité.
L'ensemble de données est particulièrement précieux pour la formation et l'évaluation des modèles NLP. Par conséquent, vous pouvez utiliser cet ensemble de données pour des tâches telles que la traduction et la synthèse. En outre, vous pouvez effectuer une analyse des sentiments à l'aide de cet ensemble de données, qui constitue un atout considérable pour de nombreuses applications.
L'équipe de Hugging Face a organisé le corpus OpenWebText afin de fournir un échantillon de haute qualité pour la formation. Il s'agit d'un grand ensemble de données avec plus de 570 Go de données texte.
BERT
BERT (Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs) est un modèle NLP. Il a été pré-formé et est accessible sur la plateforme Hugging Face. BERT a été créé par l'équipe Google AI Language. En outre, il est formé sur un vaste ensemble de données textuelles pour saisir le contexte des mots dans une phrase.
Parce que BERT est un modèle basé sur un transformateur, il peut traiter la séquence d'entrée complète à la fois au lieu d'un mot à la fois. Un modèle basé sur les transformateurs utilise mécanismes d'attention pour interpréter l'entrée séquentielle.
Cette fonctionnalité permet à BERT de saisir le contexte des mots dans une phrase.
Vous pouvez utiliser BERT pour la catégorisation de texte, la compréhension de la langue, entité nommée l'identification et la résolution de coréférence, parmi d'autres applications NLP. En outre, il est bénéfique pour générer du texte et comprendre la lecture automatique.
Équipe
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) est une base de données de questions et réponses. Vous pouvez l'utiliser pour entraîner des modèles de compréhension en lecture automatique. L'ensemble de données comprend plus de 100,000 XNUMX questions et réponses sur une variété de sujets. SQuAD diffère des ensembles de données précédents.
Il se concentre sur les requêtes qui nécessitent une connaissance du contexte du texte plutôt que de simplement faire correspondre des mots-clés.
Par conséquent, il s'agit d'une excellente ressource pour créer et tester des modèles de questions-réponses et d'autres tâches de compréhension de la machine. Les humains écrivent également les questions dans SQuAD. Cela offre un haut degré de qualité et de cohérence.
Dans l'ensemble, SQuAD est une ressource précieuse pour les chercheurs et développeurs NLP.
MNLI
MNLI, ou Multi-Genre Natural Language Inference, est un ensemble de données utilisé pour former et tester modèles d'apprentissage automatique pour l'inférence en langage naturel. Le but de MNLI est d'identifier si une déclaration donnée est vraie, fausse ou neutre à la lumière d'une autre déclaration.
MNLI diffère des ensembles de données précédents en ce qu'il couvre un large éventail de textes de nombreux genres. Ces genres varient de la fiction aux nouvelles et aux journaux gouvernementaux. En raison de cette variabilité, MNLI est un échantillon plus représentatif du texte du monde réel. Il est évidemment meilleur que de nombreux autres ensembles de données d'inférence en langage naturel.
Avec plus de 400,000 XNUMX cas dans l'ensemble de données, MNLI fournit un nombre important d'exemples pour les modèles de formation. Il contient également des commentaires pour chaque échantillon afin d'aider les modèles dans leur apprentissage.
Réflexions finales
Enfin, les ensembles de données Hugging Face sont une ressource inestimable pour les chercheurs et les développeurs en PNL. Hugging Face fournit un cadre pour le développement de la PNL en utilisant un groupe diversifié d'ensembles de données.
Nous pensons que le plus grand ensemble de données de Hugging Face est le OpenWebText Corpus.
Cet ensemble de données de haute qualité contient plus de 570 Go de données textuelles. C'est une ressource inestimable pour la formation et l'évaluation des modèles de PNL. Vous pouvez essayer d'utiliser OpenWebText et d'autres dans vos prochains projets.
Soyez sympa! Laissez un commentaire