Natural Language Processing (NLP) ap wè yon nouvo vag amelyorasyon. Epi, seri done Hugging Face yo nan forefront nan tandans sa a. Nan atik sa a, nou pral gade siyifikasyon an nan seri done Hugging Face.
Epitou, nou pral wè ki jan yo ka itilize pou fòme ak evalye modèl NLP.
Hugging Face se yon konpayi ki bay devlopè yo yon varyete done.
Kit ou se yon debutan oswa yon espesyalis NLP ki gen eksperyans, done yo bay sou Hugging Face yo pral itil ou. Join nou pandan n ap eksplore domèn NLP epi aprann sou potansyèl seri done Hugging Face yo.
Premyerman, ki sa ki NLP?
Natural Language Processing (NLP) se yon branch nan atifisyèl entèlijans. Li etidye kijan òdinatè yo kominike avèk lang moun (natirèl). NLP enplike kreye modèl ki kapab konprann ak entèprete lang moun. Pakonsekan, algoritm yo ka antreprann travay tankou tradiksyon lang, santiman analiz, ak pwodiksyon tèks.
NLP yo itilize nan yon varyete domèn, tankou sèvis kliyan, maketing, ak swen sante. Objektif NLP se pou pèmèt òdinatè yo entèprete ak konprann lang moun jan li ekri oswa pale nan yon fason ki pi pre ak lang moun.
Apèsi sou lekòl la nan Anbrase figi
Anbrase figi se yon biznis teknoloji otomatik langaj natirèl (NLP) ak aprantisaj machin. Yo bay yon pakèt resous pou ede devlopè yo nan avanse nan domèn NLP. Pwodwi ki pi enpòtan yo se bibliyotèk Transformers.
Li fèt pou aplikasyon pou pwosesis lang natirèl. Epitou, li bay modèl pre-antre pou yon varyete travay NLP tankou tradiksyon lang ak repons kesyon.
Hugging Face, anplis bibliyotèk Transformers la, ofri yon platfòm pou pataje done aprantisaj machin yo. Sa fè li posib byen vit jwenn aksè nan kalite siperyè seri done pou fòmasyon modèl yo.
Misyon Hugging Face se fè pwosesis langaj natirèl (NLP) pi aksesib pou devlopè yo.
Ki pi popilè anbrase figi Datasets
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Sa a se yon seri done byen li te ye nan Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus gen dyalòg yo pran nan senaryo fim. Modèl tretman langaj natirèl (NLP) yo ka resevwa fòmasyon lè l sèvi avèk gwo kantite done tèks sa a.
Plis pase 220,579 rankont dyalòg ant 10,292 pè karaktè fim yo enkli nan koleksyon an.
Ou ka itilize done sa a pou yon varyete travay NLP. Pou egzanp, ou ka devlope kreyasyon lang ak pwojè repons kesyon. Epitou, ou ka kreye sistèm dyalòg. paske diskou yo kouvri yon pakèt sijè konsa. Ansanm done yo te itilize anpil tou nan pwojè rechèch.
Pakonsekan, sa a se yon zouti trè itil pou chèchè NLP ak devlopè.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus se yon koleksyon paj sou entènèt ou ka jwenn sou platfòm Hugging Face la. Ansanm done sa a gen ladann yon pakèt paj sou entènèt, tankou atik, blog, ak fowòm. Anplis de sa, yo tout te chwazi pou kalite siperyè yo.
Ansanm done a gen anpil valè espesyalman pou fòmasyon ak evalye modèl NLP. Pakonsekan, ou ka itilize done sa a pou travay tankou tradiksyon, ak rezime. Epitou, ou ka fè analiz santiman lè l sèvi avèk done sa a ki se yon avantaj gwo pou anpil aplikasyon.
Ekip Hugging Face la te òganize OpenWebText Corpus pou bay yon echantiyon kalite siperyè pou fòmasyon. Li se yon gwo done ki gen plis pase 570 GO nan done tèks.
BERT
BERT (reprezantasyon ankode bidireksyon soti nan transformateur) se yon modèl NLP. Li te antrene davans epi li aksesib sou platfòm Hugging Face la. Ekip Google AI Language te kreye BERT. Epitou, li fòme sou yon seri done tèks vas pou konprann kontèks mo nan yon fraz.
Paske BERT se yon modèl ki baze sou transfòmatè, li ka trete sekans opinyon konplè a nan yon fwa olye pou yo yon mo nan yon moman. Yon modèl ki baze sou transfòmatè itilize mekanis atansyon pou entèprete opinyon sekans.
Karakteristik sa a pèmèt BERT konprann kontèks mo nan yon fraz.
Ou ka itilize BERT pou kategorize tèks, konpreyansyon lang, antite ki rele idantifikasyon, ak rezolisyon korferans, pami lòt aplikasyon NLP. Epitou, li benefisye nan jenere tèks ak konprann lekti machin.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) se yon baz done ki gen kesyon ak repons. Ou ka sèvi ak li pou antrene modèl konpreyansyon lekti machin. Ansanm done a gen plis pase 100,000 kesyon ak repons sou yon varyete sijè. SQuAD diferan de seri done anvan yo.
Li konsantre sou demann ki mande konesans nan kontèks tèks la olye ke jis matche mo kle yo.
Kòm yon rezilta, li se yon resous ekselan pou kreye ak teste modèl pou reponn kesyon ak lòt travay konpreyansyon machin. Moun ekri kesyon yo nan SQuAD tou. Sa a bay yon wo degre de bon jan kalite ak konsistans.
An jeneral, SQuAD se yon resous enpòtan pou chèchè ak devlopè NLP yo.
MNLI
MNLI, oswa Multi-Genre Natural Language Inference, se yon seri done yo itilize pou fòme ak teste modèl aprantisaj machin pou enferans nan lang natirèl. Objektif MNLI se pou idantifye si yon deklarasyon bay la vre, fo, oswa net nan limyè yon lòt deklarasyon.
MNLI diferan de seri done anvan yo paske li kouvri yon pakèt tèks ki soti nan anpil estil. Jan sa yo varye soti nan fiksyon nan moso nouvèl, ak papye gouvènman an. Akòz varyasyon sa a, MNLI se yon echantiyon pi reprezantatif nan tèks mond reyèl la. Li evidan pi bon pase anpil lòt done enferans lang natirèl.
Avèk plis pase 400,000 ka nan seri done a, MNLI bay yon kantite siyifikatif egzanp pou modèl fòmasyon. Li gen kòmantè tou pou chak echantiyon pou ede modèl yo nan aprantisaj yo.
Refleksyon Final
Finalman, seri done Hugging Face yo se yon resous anpil valè pou chèchè ak devlopè NLP yo. Hugging Face bay yon kad pou devlopman NLP lè li itilize yon gwoup divès kalite done.
Nou panse ke pi gwo seri done Hugging Face se OpenWebText Corpus la.
Done kalite siperyè sa a gen plis pase 570 GB done tèks. Li se yon resous anpil valè pou fòmasyon ak evalye modèl NLP. Ou ka eseye itilize OpenWebText ak lòt moun nan pwochen pwojè ou yo.
Kite yon Reply