Obrada prirodnog jezika (NLP) svjedoči novom valu poboljšanja. Skupovi podataka Hugging Face prednjače u ovom trendu. U ovom članku ćemo se osvrnuti na značaj skupova podataka o grlećem licu.
Također, vidjet ćemo kako se mogu koristiti za obuku i procjenu NLP modela.
Hugging Face je tvrtka koja programerima opskrbljuje razne skupove podataka.
Bilo da ste početnik ili iskusan NLP stručnjak, podaci na Hugging Faceu bit će vam od koristi. Pridružite nam se dok istražujemo polje NLP-a i učimo o potencijalu skupova podataka Hugging Face.
Prvo, što je NLP?
Obrada prirodnog jezika (NLP) je grana umjetna inteligencija. Proučava kako računala komuniciraju s ljudskim (prirodnim) jezicima. NLP podrazumijeva stvaranje modela sposobnih za razumijevanje i tumačenje ljudskog jezika. Stoga algoritmi mogu preuzeti zadatke kao što su prijevod jezika, sentiment analiza, te izrada teksta.
NLP se koristi u raznim područjima, uključujući službu za korisnike, marketing i zdravstvenu skrb. Cilj NLP-a je omogućiti računalima da tumače i razumiju ljudski jezik kako je napisan ili izgovoren na način koji je što bliži ljudskom.
Pregled Zagrljeno lice
Zagrljeno lice je tvrtka koja se bavi tehnologijom obrade prirodnog jezika (NLP) i strojnog učenja. Oni pružaju širok raspon resursa za pomoć programerima u promicanju područja NLP-a. Njihov najistaknutiji proizvod je biblioteka Transformers.
Dizajniran je za aplikacije za obradu prirodnog jezika. Također, pruža unaprijed obučene modele za razne NLP zadatke kao što su prijevod jezika i odgovaranje na pitanja.
Hugging Face, uz biblioteku Transformers, nudi platformu za dijeljenje skupova podataka strojnog učenja. To omogućuje brz pristup visokoj kvaliteti skupovi podataka za obuku njihovi modeli.
Misija Hugging Facea je učiniti obradu prirodnog jezika (NLP) pristupačnijom programerima.
Najpopularniji skupovi podataka o grljenim licima
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ovo je dobro poznati skup podataka iz Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus sastoji se od dijaloga preuzetih iz filmskih scenarija. Modeli obrade prirodnog jezika (NLP) mogu se trenirati korištenjem ove opsežne količine tekstualnih podataka.
Više od 220,579 dijaloških susreta između 10,292 para filmskih likova uključeno je u kolekciju.
Ovaj skup podataka možete koristiti za razne NLP zadatke. Na primjer, možete razviti projekte stvaranja jezika i odgovaranja na pitanja. Također, možete kreirati dijaloške sustave. jer razgovori pokrivaju tako širok raspon tema. Skup podataka također je uvelike korišten u istraživačkim projektima.
Stoga je ovo vrlo koristan alat za NLP istraživače i programere.
Korpus OpenWebText
OpenWebText Corpus zbirka je mrežnih stranica koje možete pronaći na platformi Hugging Face. Ovaj skup podataka uključuje širok raspon mrežnih stranica, kao što su članci, blogovi i forumi. Osim toga, svi su odabrani zbog svoje visoke kvalitete.
Skup podataka je posebno vrijedan za obuku i procjenu NLP modela. Stoga možete koristiti ovaj skup podataka za zadatke poput prijevoda i sažimanja. Također, možete izvršiti analizu sentimenta pomoću ovog skupa podataka koji je velika prednost za mnoge aplikacije.
Tim Hugging Face kurirao je OpenWebText Corpus kako bi pružio visokokvalitetni uzorak za obuku. To je veliki skup podataka s više od 570 GB tekstualnih podataka.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je NLP model. Prethodno je obučen i dostupan je na platformi Hugging Face. BERT je kreirao Google AI Language tim. Također, obučava se na ogromnom skupu tekstualnih podataka kako bi shvatio kontekst riječi u frazi.
Budući da je BERT model temeljen na transformatoru, može obraditi cijeli ulazni niz odjednom umjesto jednu po jednu riječ. Model temeljen na transformatoru koristi mehanizmi pažnje interpretirati sekvencijalni unos.
Ova značajka omogućuje BERT-u da shvati kontekst riječi u frazi.
Možete koristiti BERT za kategorizaciju teksta, razumijevanje jezika, imenovani entitet identifikacija i rezolucija koreferencije, između ostalih NLP aplikacija. Također, koristan je za generiranje teksta i razumijevanje strojnog čitanja.
ODRED
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) je baza podataka pitanja i odgovora. Možete ga koristiti za obuku modela strojnog čitanja s razumijevanjem. Skup podataka uključuje više od 100,000 XNUMX pitanja i odgovora o različitim temama. SQuAD se razlikuje od prethodnih skupova podataka.
Fokusira se na upite koji zahtijevaju poznavanje konteksta teksta, a ne samo podudaranje ključnih riječi.
Kao rezultat toga, to je izvrstan izvor za stvaranje i testiranje modela za odgovaranje na pitanja i druge zadatke strojnog razumijevanja. Ljudi također pišu pitanja u SQuAD-u. To osigurava visok stupanj kvalitete i dosljednosti.
Sve u svemu, SQuAD je vrijedan resurs za NLP istraživače i programere.
MNLI
MNLI ili Multi-Genre Natural Language Inference je skup podataka koji se koristi za obuku i testiranje modeli strojnog učenja za zaključivanje prirodnog jezika. Svrha MNLI-ja je identificirati je li određena izjava istinita, lažna ili neutralna u svjetlu druge izjave.
MNLI se razlikuje od prethodnih skupova podataka po tome što pokriva širok raspon tekstova iz mnogih žanrova. Ovi žanrovi variraju od fikcije do novinskih članaka i državnih novina. Zbog ove varijabilnosti, MNLI je reprezentativniji uzorak teksta iz stvarnog svijeta. Očito je bolji od mnogih drugih skupova podataka zaključivanja prirodnog jezika.
S više od 400,000 XNUMX slučajeva u skupu podataka, MNLI pruža značajan broj primjera za modele obuke. Također sadrži komentare za svaki uzorak koji pomažu modelima u učenju.
Final Misli
Konačno, skupovi podataka Hugging Face neprocjenjiv su izvor za NLP istraživače i programere. Hugging Face pruža okvir za razvoj NLP-a korištenjem raznolike skupine skupova podataka.
Mislimo da je najveći skup podataka Hugging Facea OpenWebText Corpus.
Ovaj skup podataka visoke kvalitete sadrži više od 570 GB tekstualnih podataka. To je neprocjenjiv izvor za obuku i evaluaciju NLP modela. Možete pokušati koristiti OpenWebText i druge u svojim sljedećim projektima.
Ostavi odgovor