प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) में सुधार की एक नई लहर देखी जा रही है। और, हगिंग फेस डेटासेट इस चलन में सबसे आगे हैं। इस लेख में, हम हगिंग फेस डेटासेट के महत्व को देखेंगे।
इसके अलावा, हम यह भी देखेंगे कि एनएलपी मॉडल को प्रशिक्षित करने और उसका आकलन करने के लिए उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है।
हगिंग फेस एक ऐसी कंपनी है जो डेवलपर्स को विभिन्न प्रकार के डेटासेट प्रदान करती है।
चाहे आप नौसिखिए हों या अनुभवी एनएलपी विशेषज्ञ हों, हगिंग फेस पर दिया गया डेटा आपके काम आएगा। हमसे जुड़ें क्योंकि हम एनएलपी के क्षेत्र का पता लगाते हैं और हगिंग फेस डेटासेट की क्षमता के बारे में सीखते हैं।
सबसे पहले, एनएलपी क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) की एक शाखा है कृत्रिम बुद्धिमत्ता. यह अध्ययन करता है कि कंप्यूटर मानव (प्राकृतिक) भाषाओं के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। एनएलपी मानव भाषा को समझने और व्याख्या करने में सक्षम मॉडल बनाने पर जोर देता है। इसलिए, एल्गोरिदम भाषा अनुवाद जैसे कार्य कर सकते हैं, भावना विश्लेषण, और पाठ उत्पादन।
एनएलपी का उपयोग ग्राहक सेवा, विपणन और स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है। एनएलपी का उद्देश्य कंप्यूटरों को मानव भाषा की व्याख्या करने और समझने की अनुमति देना है क्योंकि यह मानव के करीब के रूप में लिखी या बोली जाती है।
का संक्षिप्त विवरण गले लगना
गले लगना एक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी व्यवसाय है। वे एनएलपी के क्षेत्र को आगे बढ़ाने में डेवलपर्स की सहायता के लिए संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं। उनका सबसे उल्लेखनीय उत्पाद ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी है।
यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अलावा, यह विभिन्न प्रकार के एनएलपी कार्यों जैसे भाषा अनुवाद और प्रश्न उत्तर के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान करता है।
हगिंग फेस, ट्रांसफॉर्मर्स लाइब्रेरी के अलावा, मशीन-लर्निंग डेटासेट साझा करने के लिए एक मंच प्रदान करता है। इससे उच्च-गुणवत्ता को शीघ्रता से एक्सेस करना संभव हो जाता है प्रशिक्षण के लिए डेटासेट उनके मॉडल।
हगिंग फेस का मिशन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) को डेवलपर्स के लिए अधिक सुलभ बनाना है।
सर्वाधिक लोकप्रिय हगिंग फेस डेटासेट
कॉर्नेल मूवी-डायलॉग्स कॉर्पस
यह हगिंग फेस का एक प्रसिद्ध डेटासेट है। कॉर्नेल मूवी-डायलॉग्स कॉर्पस में मूवी स्क्रीनप्ले से लिए गए डायलॉग्स शामिल हैं। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल को इस व्यापक मात्रा में टेक्स्ट डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जा सकता है।
संग्रह में 220,579 फिल्म चरित्र जोड़े के बीच 10,292 से अधिक संवाद शामिल हैं।
आप इस डेटासेट का उपयोग विभिन्न एनएलपी कार्यों के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप भाषा निर्माण और प्रश्नोत्तर परियोजनाओं का विकास कर सकते हैं। साथ ही, आप डायलॉग सिस्टम भी बना सकते हैं। क्योंकि वार्ता विषयों की इतनी विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। अनुसंधान परियोजनाओं में डेटासेट का भी बड़े पैमाने पर उपयोग किया गया है।
इसलिए, यह एनएलपी शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक अत्यंत उपयोगी उपकरण है।
ओपनवेबटेक्स्ट कॉर्पस
OpenWebText Corpus ऑनलाइन पेजों का एक संग्रह है जिसे आप हगिंग फेस प्लेटफॉर्म पर पा सकते हैं। इस डेटासेट में ऑनलाइन पेजों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जैसे लेख, ब्लॉग और फ़ोरम। इसके अलावा, इन सभी को उनकी उच्च गुणवत्ता के लिए चुना गया था।
एनएलपी मॉडल के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए डेटासेट विशेष रूप से मूल्यवान है। इसलिए, आप इस डेटासेट का उपयोग अनुवाद और सारांश जैसे कार्यों के लिए कर सकते हैं। इसके अलावा, आप इस डेटासेट का उपयोग करके मनोभाव विश्लेषण कर सकते हैं जो कई अनुप्रयोगों के लिए एक बड़ी संपत्ति है।
हगिंग फेस टीम ने प्रशिक्षण के लिए एक उच्च गुणवत्ता वाला नमूना प्रदान करने के लिए ओपनवेबटेक्स्ट कॉर्पस को क्यूरेट किया। यह 570GB से अधिक टेक्स्ट डेटा वाला एक बड़ा डेटासेट है।
बर्ट
बीईआरटी (ट्रांसफॉर्मर्स से बिडायरेक्शनल एनकोडर रिप्रेजेंटेशन) एक एनएलपी मॉडल है। इसे पहले से प्रशिक्षित किया गया है और हगिंग फेस प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध है। BERT को Google AI भाषा टीम द्वारा बनाया गया था। साथ ही, इसे एक वाक्यांश में शब्दों के संदर्भ को समझने के लिए एक विशाल टेक्स्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है।
क्योंकि BERT एक ट्रांसफ़ॉर्मर-आधारित मॉडल है, यह एक बार में एक शब्द के बजाय एक बार में पूर्ण इनपुट अनुक्रम को प्रोसेस कर सकता है। एक ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल उपयोग करता है ध्यान तंत्र अनुक्रमिक इनपुट की व्याख्या करने के लिए।
यह सुविधा BERT को वाक्यांश में शब्दों के संदर्भ को समझने में सक्षम बनाती है।
आप पाठ वर्गीकरण, भाषा समझ, आदि के लिए BERT का उपयोग कर सकते हैं। नामित इकाई अन्य एनएलपी अनुप्रयोगों के बीच पहचान, और सह-संदर्भ संकल्प। साथ ही यह टेक्स्ट जनरेट करने और मशीन रीडिंग को समझने में भी फायदेमंद है।
दस्ता
SQuAD (स्टैनफोर्ड क्वेश्चन आंसरिंग डेटासेट) सवालों और जवाबों का एक डेटाबेस है। आप इसका उपयोग मशीन रीडिंग कॉम्प्रिहेंशन मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कर सकते हैं। डेटासेट में विभिन्न विषयों पर 100,000 से अधिक प्रश्न और प्रतिक्रियाएँ शामिल हैं। SQuAD पिछले डेटासेट से अलग है।
यह उन प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित करता है जिनके लिए केवल खोजशब्दों से मेल खाने के बजाय पाठ के संदर्भ के ज्ञान की आवश्यकता होती है।
नतीजतन, यह सवाल-जवाब और अन्य मशीन-समझ कार्यों के लिए मॉडल बनाने और परीक्षण करने के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन है। मनुष्य SQuAD में भी प्रश्न लिखते हैं। यह उच्च स्तर की गुणवत्ता और स्थिरता प्रदान करता है।
कुल मिलाकर, SQuAD एनएलपी शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए एक मूल्यवान संसाधन है।
एमएनएलआई
MNLI, या बहु-शैली प्राकृतिक भाषा अनुमान, एक डेटासेट है जिसका उपयोग प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए किया जाता है मशीन सीखने के मॉडल प्राकृतिक भाषा अनुमान के लिए। MNLI का उद्देश्य यह पहचानना है कि क्या दिया गया कथन किसी अन्य कथन के आलोक में सत्य, असत्य या तटस्थ है।
MNLI पिछले डेटासेट से इस मायने में अलग है कि इसमें कई शैलियों के टेक्स्ट की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। ये विधाएँ कथा से लेकर समाचारों और सरकारी पत्रों तक भिन्न होती हैं। इस परिवर्तनशीलता के कारण, MNLI वास्तविक-विश्व पाठ का अधिक प्रतिनिधि नमूना है। यह स्पष्ट रूप से कई अन्य प्राकृतिक भाषा अनुमान डेटासेट से बेहतर है।
डेटासेट में 400,000 से अधिक मामलों के साथ, MNLI प्रशिक्षण मॉडल के लिए महत्वपूर्ण संख्या में उदाहरण प्रदान करता है। इसमें मॉडलों को उनके सीखने में सहायता करने के लिए प्रत्येक नमूने के लिए टिप्पणियां भी शामिल हैं।
निष्कर्ष
अंत में, एनएलपी शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए हगिंग फेस डेटासेट एक अमूल्य संसाधन हैं। हगिंग फेस डेटासेट के विविध समूह का उपयोग करके एनएलपी विकास के लिए एक रूपरेखा प्रदान करता है।
हमें लगता है कि हगिंग फेस का सबसे बड़ा डेटासेट OpenWebText Corpus है।
इस उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट में 570GB से अधिक टेक्स्ट डेटा है। यह एनएलपी मॉडल के प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए एक अमूल्य संसाधन है। आप अपनी अगली परियोजनाओं में OpenWebText और अन्य का उपयोग करने का प्रयास कर सकते हैं।
एक जवाब लिखें