O procesamento da linguaxe natural (NLP) está asistindo a unha nova onda de melloras. E os conxuntos de datos de Hugging Face están á vangarda desta tendencia. Neste artigo, analizaremos a importancia dos conxuntos de datos de Hugging Face.
Ademais, veremos como se poden usar para adestrar e avaliar modelos de PNL.
Hugging Face é unha empresa que ofrece aos desenvolvedores unha variedade de conxuntos de datos.
Tanto se es un principiante como un experto en PNL, os datos proporcionados en Hugging Face serán de utilidade para ti. Únete a nós mentres exploramos o campo da PNL e coñecemos o potencial dos conxuntos de datos de Hugging Face.
En primeiro lugar, que é a PNL?
O procesamento da linguaxe natural (PNL) é unha rama de intelixencia artificial. Estuda como interactúan os ordenadores coas linguaxes humanas (naturais). A PNL implica crear modelos capaces de comprender e interpretar a linguaxe humana. Polo tanto, os algoritmos poden realizar tarefas como a tradución de idiomas, análise de sentimentos, e produción de textos.
A PNL úsase nunha variedade de áreas, incluíndo atención ao cliente, mercadotecnia e asistencia sanitaria. O obxectivo da PNL é permitir que as computadoras interpreten e comprendan a linguaxe humana tal e como se escribe ou se fala dun xeito tan próximo á dos humanos.
Visión xeral de Cara abrazada
Cara abrazada é unha empresa de procesamento da linguaxe natural (PNL) e tecnoloxía de aprendizaxe automática. Ofrecen unha ampla gama de recursos para axudar aos desenvolvedores a promover a área da PNL. O seu produto máis destacado é a biblioteca Transformers.
Está deseñado para aplicacións de procesamento da linguaxe natural. Ademais, ofrece modelos adestrados previamente para unha variedade de tarefas de PNL, como a tradución de idiomas e a resposta a preguntas.
Hugging Face, ademais da biblioteca Transformers, ofrece unha plataforma para compartir conxuntos de datos de aprendizaxe automática. Isto fai posible acceder rapidamente a alta calidade conxuntos de datos para a formación os seus modelos.
A misión de Hugging Face é facer que o procesamento da linguaxe natural (PNL) sexa máis accesible para os desenvolvedores.
Conxuntos de datos Hugging Face máis populares
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Este é un conxunto de datos coñecido de Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus comprende diálogos tomados de guións de películas. Os modelos de procesamento da linguaxe natural (PNL) pódense adestrar usando esta gran cantidade de datos de texto.
Na colección inclúense máis de 220,579 encontros de diálogo entre 10,292 pares de personaxes de películas.
Podes usar este conxunto de datos para unha variedade de tarefas de PNL. Por exemplo, pode desenvolver proxectos de creación lingüística e de resposta a preguntas. Ademais, pode crear sistemas de diálogo. porque as charlas abarcan un abano tan amplo de temas. O conxunto de datos tamén se utilizou amplamente en proxectos de investigación.
Polo tanto, esta é unha ferramenta moi útil para os investigadores e desenvolvedores de PNL.
OpenWebText Corpus
O OpenWebText Corpus é unha colección de páxinas en liña que podes atopar na plataforma Hugging Face. Este conxunto de datos inclúe unha gran variedade de páxinas en liña, como artigos, blogs e foros. Ademais, todos eles foron elixidos pola súa alta calidade.
O conxunto de datos é especialmente valioso para adestrar e avaliar modelos de PNL. Polo tanto, pode usar este conxunto de datos para tarefas como tradución e resumo. Ademais, pode realizar análises de sentimentos usando este conxunto de datos, que é un gran activo para moitas aplicacións.
O equipo de Hugging Face comisariou o OpenWebText Corpus para ofrecer unha mostra de alta calidade para a formación. É un gran conxunto de datos con máis de 570 GB de datos de texto.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é un modelo de NLP. Foi adestrado previamente e é accesible na plataforma Hugging Face. BERT foi creado polo equipo de Google AI Language. Ademais, está adestrado nun amplo conxunto de datos de texto para comprender o contexto das palabras nunha frase.
Debido a que BERT é un modelo baseado en transformadores, pode procesar a secuencia de entrada completa á vez en lugar dunha palabra á vez. Utiliza un modelo baseado en transformadores mecanismos de atención para interpretar entradas secuenciais.
Esta función permite que BERT capte o contexto das palabras nunha frase.
Podes usar BERT para categorizar textos, comprender o idioma, entidade denominada identificación e resolución de coreferencias, entre outras aplicacións de PNL. Ademais, é beneficioso para xerar texto e comprender a lectura automática.
Pelotón
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) é unha base de datos de preguntas e respostas. Podes usalo para adestrar modelos de comprensión lectora automática. O conxunto de datos inclúe máis de 100,000 preguntas e respostas sobre diversos temas. SQuAD difire dos conxuntos de datos anteriores.
Céntrase en consultas que requiren coñecemento do contexto do texto en lugar de simplemente coincidencia de palabras clave.
Como resultado, é un excelente recurso para crear e probar modelos para responder a preguntas e outras tarefas de comprensión automática. Os humanos escriben as preguntas tamén en SQuAD. Isto proporciona un alto grao de calidade e consistencia.
En xeral, SQuAD é un recurso valioso para os investigadores e desenvolvedores de PNL.
MNLI
MNLI, ou Multi-Genre Natural Language Inference, é un conxunto de datos usado para adestrar e probar modelos de aprendizaxe automática para a inferencia da linguaxe natural. O propósito do MNLI é identificar se unha afirmación dada é verdadeira, falsa ou neutra á luz doutra afirmación.
O MNLI difire dos conxuntos de datos anteriores en que abrangue unha ampla gama de textos de moitos xéneros. Estes xéneros varían desde ficción ata noticias e xornais gobernamentais. Debido a esta variabilidade, MNLI é unha mostra máis representativa do texto do mundo real. Evidentemente, é mellor que moitos outros conxuntos de datos de inferencia de linguaxe natural.
Con máis de 400,000 casos no conxunto de datos, MNLI ofrece un número significativo de exemplos para modelos de adestramento. Tamén contén comentarios para cada mostra para axudar aos modelos na súa aprendizaxe.
Consideracións Finais
Finalmente, os conxuntos de datos de Hugging Face son un recurso inestimable para os investigadores e desenvolvedores de PNL. Hugging Face ofrece un marco para o desenvolvemento de PNL mediante a utilización dun grupo diverso de conxuntos de datos.
Pensamos que o maior conxunto de datos de Hugging Face é o OpenWebText Corpus.
Este conxunto de datos de alta calidade contén máis de 570 GB de datos de texto. É un recurso inestimable para adestrar e avaliar modelos de PNL. Podes probar a usar OpenWebText e outros nos teus próximos proxectos.
Deixe unha resposta