નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP)માં સુધારાની નવી લહેર જોવા મળી રહી છે. અને, હગિંગ ફેસ ડેટાસેટ્સ આ ટ્રેન્ડમાં મોખરે છે. આ લેખમાં, અમે હગિંગ ફેસ ડેટાસેટ્સનું મહત્વ જોઈશું.
ઉપરાંત, અમે જોઈશું કે NLP મોડલ્સને તાલીમ આપવા અને તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કેવી રીતે થઈ શકે છે.
હગિંગ ફેસ એક એવી કંપની છે જે વિકાસકર્તાઓને વિવિધ પ્રકારના ડેટાસેટ્સ પૂરા પાડે છે.
ભલે તમે શિખાઉ છો કે અનુભવી NLP નિષ્ણાત, હગિંગ ફેસ પર આપવામાં આવેલ ડેટા તમારા માટે ઉપયોગી થશે. અમારી સાથે જોડાઓ કારણ કે અમે NLP ના ક્ષેત્રનું અન્વેષણ કરીએ છીએ અને હગિંગ ફેસ ડેટાસેટ્સની સંભવિતતા વિશે શીખીએ છીએ.
પ્રથમ, NLP શું છે?
નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) એ ની એક શાખા છે કૃત્રિમ બુદ્ધિ. તે અભ્યાસ કરે છે કે કમ્પ્યુટર્સ માનવ (કુદરતી) ભાષાઓ સાથે કેવી રીતે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. NLP માનવ ભાષાને સમજવા અને અર્થઘટન કરવામાં સક્ષમ મોડેલો બનાવવાનો સમાવેશ કરે છે. આથી, અલ્ગોરિધમ્સ ભાષા અનુવાદ જેવા કાર્યો હાથ ધરી શકે છે, ભાવના વિશ્લેષણ, અને ટેક્સ્ટ ઉત્પાદન.
NLP નો ઉપયોગ ગ્રાહક સેવા, માર્કેટિંગ અને હેલ્થકેર સહિત વિવિધ ક્ષેત્રોમાં થાય છે. એનએલપીનો ઉદ્દેશ્ય કમ્પ્યુટર્સને માનવ ભાષાનું અર્થઘટન અને સમજવાની મંજૂરી આપવાનો છે કારણ કે તે માનવ ભાષાની નજીકની રીતે લખવામાં અથવા બોલવામાં આવે છે.
ઝાંખી આલિંગન ફેસ
આલિંગન ફેસ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) અને મશીન લર્નિંગ ટેકનોલોજી બિઝનેસ છે. તેઓ NLP ના વિસ્તારને આગળ વધારવામાં વિકાસકર્તાઓને મદદ કરવા માટે વિશાળ શ્રેણીના સંસાધનો પ્રદાન કરે છે. તેમનું સૌથી નોંધપાત્ર ઉત્પાદન ટ્રાન્સફોર્મર્સ લાઇબ્રેરી છે.
તે નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ એપ્લીકેશન માટે બનાવવામાં આવ્યું છે. ઉપરાંત, તે ભાષા અનુવાદ અને પ્રશ્નોત્તરી જેવા વિવિધ NLP કાર્યો માટે પૂર્વ-પ્રશિક્ષિત મોડલ પ્રદાન કરે છે.
હગિંગ ફેસ, ટ્રાન્સફોર્મર્સ લાઇબ્રેરી ઉપરાંત, મશીન-લર્નિંગ ડેટાસેટ્સ શેર કરવા માટે એક પ્લેટફોર્મ પ્રદાન કરે છે. આ ઉચ્ચ-ગુણવત્તાને ઝડપથી ઍક્સેસ કરવાનું શક્ય બનાવે છે તાલીમ માટે ડેટાસેટ્સ તેમના મોડેલો.
હગિંગ ફેસનું મિશન નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) ને વિકાસકર્તાઓ માટે વધુ સુલભ બનાવવાનું છે.
સૌથી વધુ લોકપ્રિય હગિંગ ફેસ ડેટાસેટ્સ
કોર્નેલ મૂવી-ડાયલોગ કોર્પસ
આ હગિંગ ફેસનો જાણીતો ડેટાસેટ છે. કોર્નેલ મૂવી-ડાયલોગ્સ કોર્પસમાં મૂવી સ્ક્રીનપ્લેમાંથી લેવામાં આવેલા સંવાદોનો સમાવેશ થાય છે. નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) મોડલ્સને આટલા મોટા પ્રમાણમાં ટેક્સ્ટ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને તાલીમ આપવામાં આવી શકે છે.
220,579 મૂવી પાત્રોની જોડી વચ્ચેના 10,292 થી વધુ સંવાદોનો સંગ્રહમાં સમાવેશ કરવામાં આવ્યો છે.
તમે આ ડેટાસેટનો ઉપયોગ વિવિધ NLP કાર્યો માટે કરી શકો છો. ઉદાહરણ તરીકે, તમે ભાષાની રચના અને પ્રશ્નોત્તરીના પ્રોજેક્ટ્સ વિકસાવી શકો છો. ઉપરાંત, તમે સંવાદ સિસ્ટમો બનાવી શકો છો. કારણ કે વાટાઘાટો વિષયોની આટલી વ્યાપક શ્રેણીને આવરી લે છે. સંશોધન પ્રોજેક્ટ્સમાં પણ ડેટાસેટનો વ્યાપક ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે.
તેથી, NLP સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓ માટે આ એક અત્યંત ઉપયોગી સાધન છે.
ઓપનવેબટેક્સ્ટ કોર્પસ
ઓપનવેબટેક્સ્ટ કોર્પસ એ ઑનલાઇન પૃષ્ઠોનો સંગ્રહ છે જે તમે હગિંગ ફેસ પ્લેટફોર્મ પર શોધી શકો છો. આ ડેટાસેટમાં ઑનલાઇન પૃષ્ઠોની વિશાળ શ્રેણીનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે લેખો, બ્લોગ્સ અને ફોરમ. આ ઉપરાંત, આ બધાને તેમની ઉચ્ચ ગુણવત્તા માટે પસંદ કરવામાં આવ્યા હતા.
ડેટાસેટ ખાસ કરીને NLP મોડલ્સની તાલીમ અને મૂલ્યાંકન માટે મૂલ્યવાન છે. આથી, તમે આ ડેટાસેટનો ઉપયોગ અનુવાદ અને સારાંશ જેવા કાર્યો માટે કરી શકો છો. ઉપરાંત, તમે આ ડેટાસેટનો ઉપયોગ કરીને સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ કરી શકો છો જે ઘણી એપ્લિકેશનો માટે એક વિશાળ સંપત્તિ છે.
હગિંગ ફેસ ટીમે તાલીમ માટે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાના નમૂના પ્રદાન કરવા માટે OpenWebText Corpus ક્યુરેટ કર્યું. તે 570GB થી વધુ ટેક્સ્ટ ડેટા સાથેનો મોટો ડેટાસેટ છે.
બીઇઆરટી
બીઇઆરટી (ટ્રાન્સફોર્મર્સમાંથી બાયડાયરેક્શનલ એન્કોડર રિપ્રેઝેન્ટેશન્સ) એ એનએલપી મોડલ છે. તે પૂર્વ પ્રશિક્ષિત છે અને હગિંગ ફેસ પ્લેટફોર્મ પર સુલભ છે. BERT ની રચના Google AI ભાષા ટીમ દ્વારા કરવામાં આવી હતી. ઉપરાંત, તેને શબ્દસમૂહમાં શબ્દોના સંદર્ભને સમજવા માટે વિશાળ ટેક્સ્ટ ડેટાસેટ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે.
કારણ કે BERT એ ટ્રાન્સફોર્મર-આધારિત મોડેલ છે, તે એક સમયે એક શબ્દને બદલે એક જ સમયે સંપૂર્ણ ઇનપુટ ક્રમ પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે. ટ્રાન્સફોર્મર આધારિત મોડલ વાપરે છે ધ્યાનની પદ્ધતિઓ ક્રમિક ઇનપુટનું અર્થઘટન કરવા માટે.
આ સુવિધા BERT ને શબ્દસમૂહમાં શબ્દોના સંદર્ભને સમજવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.
તમે ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ, ભાષાની સમજ માટે BERT નો ઉપયોગ કરી શકો છો. નામની સંસ્થા અન્ય NLP એપ્લિકેશનો વચ્ચે ઓળખ, અને કોરેફરન્સ રિઝોલ્યુશન. ઉપરાંત, તે ટેક્સ્ટ જનરેટ કરવામાં અને મશીન રીડિંગને સમજવામાં ફાયદાકારક છે.
ટુકડી
Squad (સ્ટેનફોર્ડ ક્વેશ્ચન આન્સરિંગ ડેટાસેટ) એ પ્રશ્નો અને જવાબોનો ડેટાબેઝ છે. તમે તેનો ઉપયોગ મશીન રીડિંગ કોમ્પ્રીહેન્સન મોડલ્સને તાલીમ આપવા માટે કરી શકો છો. ડેટાસેટમાં વિવિધ વિષયો પર 100,000 થી વધુ પ્રશ્નો અને પ્રતિભાવો શામેલ છે. SQuAD અગાઉના ડેટાસેટ્સથી અલગ છે.
તે ક્વેરીઝ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે કે જેમાં માત્ર મેળ ખાતા કીવર્ડ્સને બદલે ટેક્સ્ટના સંદર્ભના જ્ઞાનની જરૂર હોય.
પરિણામે, પ્રશ્ન-જવાબ અને અન્ય મશીન-સમજણ કાર્યો માટે મોડેલો બનાવવા અને પરીક્ષણ કરવા માટે તે ઉત્તમ સ્ત્રોત છે. માણસો Squad માં પણ પ્રશ્નો લખે છે. આ ઉચ્ચ ગુણવત્તા અને સુસંગતતા પ્રદાન કરે છે.
એકંદરે, SQuAD એ NLP સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓ માટે મૂલ્યવાન સંસાધન છે.
MNLI
MNLI, અથવા મલ્ટી-જેનર નેચરલ લેંગ્વેજ ઇન્ફરન્સ, એક ડેટાસેટ છે જેનો ઉપયોગ તાલીમ અને પરીક્ષણ માટે થાય છે મશીન લર્નિંગ મોડેલો કુદરતી ભાષાના અનુમાન માટે. MNLI નો હેતુ અન્ય નિવેદનના પ્રકાશમાં આપેલ નિવેદન સાચું, ખોટું અથવા તટસ્થ છે કે કેમ તે ઓળખવાનો છે.
MNLI અગાઉના ડેટાસેટ્સથી અલગ છે કારણ કે તે ઘણી શૈલીઓમાંથી ટેક્સ્ટની વિશાળ શ્રેણીને આવરી લે છે. આ શૈલીઓ કાલ્પનિકથી લઈને સમાચારના ટુકડાઓ અને સરકારી કાગળો સુધી બદલાય છે. આ પરિવર્તનશીલતાને કારણે, MNLI એ વાસ્તવિક દુનિયાના ટેક્સ્ટનો વધુ પ્રતિનિધિ નમૂના છે. તે અન્ય ઘણા કુદરતી ભાષા અનુમાન ડેટાસેટ્સ કરતાં દેખીતી રીતે સારી છે.
ડેટાસેટમાં 400,000 થી વધુ કેસ સાથે, MNLI પ્રશિક્ષણ મોડલ્સ માટે નોંધપાત્ર સંખ્યામાં ઉદાહરણો પ્રદાન કરે છે. તેમાં મોડેલોને તેમના શિક્ષણમાં મદદ કરવા માટે દરેક નમૂના માટે ટિપ્પણીઓ પણ છે.
અંતિમ વિચારો
છેલ્લે, હગિંગ ફેસ ડેટાસેટ્સ NLP સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓ માટે અમૂલ્ય સ્ત્રોત છે. હગિંગ ફેસ ડેટાસેટ્સના વિવિધ જૂથનો ઉપયોગ કરીને NLP વિકાસ માટે એક માળખું પૂરું પાડે છે.
અમને લાગે છે કે હગિંગ ફેસનો સૌથી મોટો ડેટાસેટ ઓપનવેબટેક્સ્ટ કોર્પસ છે.
આ ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટાસેટમાં 570GB થી વધુ ટેક્સ્ટ ડેટા છે. NLP મોડલ્સની તાલીમ અને મૂલ્યાંકન માટે તે એક અમૂલ્ય સંસાધન છે. તમે તમારા આગલા પ્રોજેક્ટ્સમાં OpenWebText અને અન્યનો ઉપયોગ કરવાનો પ્રયાસ કરી શકો છો.
એક જવાબ છોડો