Natuerlike taalferwurking (NLP) is tsjûge fan in nije weach fan ferbetteringen. En, Hugging Face datasets steane oan 'e foargrûn fan dizze trend. Yn dit artikel sille wy sjen nei de betsjutting fan datasetten Hugging Face.
Wy sille ek sjen hoe't se kinne wurde brûkt om NLP-modellen op te trenen en te beoardieljen.
Hugging Face is in bedriuw dat ûntwikkelders in ferskaat oan datasets leveret.
Oft jo in begjinner of in betûfte NLP-spesjalist binne, de gegevens levere op Hugging Face sille jo nuttich wêze. Doch mei ús by as wy it fjild fan NLP ferkenne en leare oer it potensjeel fan datasetten Hugging Face.
As earste, wat is NLP?
Natuerlike taalferwurking (NLP) is in tûke fan keunstmjittige yntelliginsje. It ûndersiket hoe't kompjûters omgean mei minsklike (natuerlike) talen. NLP omfettet it meitsjen fan modellen dy't yn steat binne om minsklike taal te ferstean en te ynterpretearjen. Hjirtroch kinne algoritmen taken ûndernimme lykas taaloersetting, sentimint analyse, en tekstproduksje.
NLP wurdt brûkt yn in ferskaat oan gebieten, ynklusyf klanttsjinst, marketing, en sûnenssoarch. It doel fan NLP is om kompjûters te tastean de minsklike taal te ynterpretearjen en te begripen sa't it wurdt skreaun of sprutsen op in manier sa ticht by dy fan minsken.
Oersjoch fan Knuffeljend gesicht
Knuffeljend gesicht is in bedriuw foar natuerlike taalferwurking (NLP) en masineleartechnology. Se leverje in breed oanbod fan boarnen om ûntwikkelders te helpen by it fuortsterkjen fan it gebiet fan NLP. Harren meast opmerklike produkt is de Transformers-bibleteek.
It is ûntworpen foar natuerlike taalferwurkingsapplikaasjes. Ek leveret it foar-trainde modellen foar in ferskaat oan NLP-taken, lykas taaloersetting en beantwurdzjen fan fragen.
Hugging Face, neist de Transformers-bibleteek, biedt in platfoarm foar it dielen fan datasets foar masine-learen. Dit makket it mooglik om fluch tagong ta hege kwaliteit datasets foar training harren modellen.
De missy fan Hugging Face is om natuerlike taalferwurking (NLP) tagonkliker te meitsjen foar ûntwikkelders.
Populêrste Gesichtsdatasets foar knuffelen
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Dit is in bekende dataset fan Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus omfettet dialogen nommen út filmscenario's. Natuerlike taalferwurkingsmodellen (NLP) kinne wurde trainearre mei dizze wiidweidige hoemannichte tekstgegevens.
Mear dan 220,579 dialoochgearkomsten tusken 10,292 filmkarakterpearen binne opnommen yn 'e kolleksje.
Jo kinne dizze dataset brûke foar in ferskaat oan NLP-taken. Jo kinne bygelyks projekten foar it meitsjen fan taal en it beantwurdzjen fan fragen ûntwikkelje. Jo kinne ek dialoochsystemen oanmeitsje. om't de petearen sa'n breed skala oan ûnderwerpen behannelje. De dataset is ek wiidweidich brûkt yn ûndersyksprojekten.
Hjirtroch is dit in heul nuttich ark foar NLP-ûndersikers en -ûntwikkelders.
OpenWebText Corpus
It OpenWebText Corpus is in samling online siden dy't jo kinne fine op it Hugging Face-platfoarm. Dizze dataset omfettet in breed oanbod fan online siden, lykas artikels, blogs en foarums. Boppedat waarden dizze allegear keazen foar har hege kwaliteit.
De dataset is benammen weardefol foar training en beoardieling fan NLP-modellen. Hjirtroch kinne jo dizze dataset brûke foar taken lykas oersetting en gearfetting. Jo kinne ek sentimintanalyse útfiere mei dizze dataset dy't in enoarme oanwinst is foar in protte applikaasjes.
It Hugging Face-team hat it OpenWebText Corpus gearstald om in stekproef fan hege kwaliteit foar training te leverjen. It is in grutte dataset mei mear dan 570GB oan tekstgegevens.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is in NLP-model. It is foartraind en is tagonklik op it Hugging Face-platfoarm. BERT is makke troch it Google AI Language-team. Ek wurdt it oplaat op in grutte tekstdataset om de kontekst fan wurden yn in sin te begripen.
Omdat BERT is in transformator-basearre model, it kin ferwurkje de folsleine ynfier folchoarder yn ien kear ynstee fan ien wurd op in tiid. In transformator-basearre model brûkt oandacht meganismen om sekwinsjele ynfier te ynterpretearjen.
Dizze funksje lit BERT de kontekst fan wurden yn in sin begripe.
Jo kinne BERT brûke foar tekstkategorisearring, taalbegrip, neamd entiteit identifikaasje, en coreference resolúsje, ûnder oare NLP applikaasjes. Ek is it foardielich by it generearjen fan tekst en it begripen fan masinelêzen.
SQuAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) is in databank mei fragen en antwurden. Jo kinne it brûke om masines foar lêsbegrip te trainen. De dataset omfettet mear as 100,000 fragen en antwurden oer in ferskaat oan ûnderwerpen. SQuAD ferskilt fan eardere datasets.
It rjochtet him op fragen dy't kennis fereaskje fan 'e kontekst fan' e tekst ynstee fan allinich oerienkommende trefwurden.
As resultaat is it in poerbêste boarne foar it meitsjen en testen fan modellen foar it beantwurdzjen fan fragen en oare taken dy't masines ferstean. Minsken skriuwe de fragen ek yn SQuAD. Dit soarget foar in hege graad fan kwaliteit en konsistinsje.
Oer it algemien is SQuAD in weardefolle boarne foar NLP-ûndersikers en ûntwikkelders.
MNLI
MNLI, of Multi-Genre Natural Language Inference, is in dataset brûkt om te trenen en te testen masine learmodellen foar natuerlike taalkonferinsje. It doel fan MNLI is om te identifisearjen oft in opjûne útspraak wier, falsk of neutraal is yn it ljocht fan in oare útspraak.
MNLI ferskilt fan eardere datasets yn dat it in breed skala oan teksten út in protte sjenres beslacht. Dizze sjenres fariearje fan fiksje oant nijsstikken, en oerheidspapieren. Fanwegen dizze fariabiliteit is MNLI in mear represintative stekproef fan tekst yn 'e echte wrâld. It is nei alle gedachten better as in protte oare natuerlike taalkonklúzje datasets.
Mei mear as 400,000 gefallen yn 'e dataset, leveret MNLI in signifikant oantal foarbylden foar trainingsmodellen. It befettet ek opmerkings foar elke stekproef om de modellen te helpen yn har learen.
Finale Thoughts
Uteinlik binne datasetten Hugging Face in ûnskatbere wearde boarne foar NLP-ûndersikers en ûntwikkelders. Hugging Face biedt in ramt foar NLP-ûntwikkeling troch it brûken fan in ferskaat groep datasets.
Wy tinke dat de grutste dataset fan Hugging Face it OpenWebText Corpus is.
Dizze dataset fan hege kwaliteit befettet mear dan 570 GB oan tekstgegevens. It is in ûnskatbere wearde boarne foar training en evaluaasje fan NLP-modellen. Jo kinne besykje OpenWebText en oaren te brûken yn jo folgjende projekten.
Leave a Reply