A Natural Language Processing (NLP) a fejlesztések új hullámának tanúja. A Hugging Face adatkészletek pedig ennek a trendnek az élén állnak. Ebben a cikkben megvizsgáljuk a Hugging Face adatkészletek jelentőségét.
Azt is látni fogjuk, hogyan használhatók fel az NLP-modellek betanítására és értékelésére.
A Hugging Face egy olyan cég, amely különféle adatkészletekkel látja el a fejlesztőket.
Akár kezdő, akár tapasztalt NLP-specialista, a Hugging Face oldalon megadott adatok hasznodra lesznek. Csatlakozzon hozzánk, amikor felfedezzük az NLP területét, és megismerjük az Hugging Face adatkészletekben rejlő lehetőségeket.
Először is, mi az NLP?
A Natural Language Processing (NLP) egy ága mesterséges intelligencia. Azt vizsgálja, hogyan lépnek kapcsolatba a számítógépek az emberi (természetes) nyelvekkel. Az NLP magában foglalja az emberi nyelv megértésére és értelmezésére képes modellek létrehozását. Így az algoritmusok olyan feladatokat is elláthatnak, mint a nyelvi fordítás, hangulat elemzésés szövegalkotás.
Az NLP-t számos területen használják, beleértve az ügyfélszolgálatot, a marketinget és az egészségügyet. Az NLP célja, hogy lehetővé tegye a számítógépek számára, hogy az emberi nyelvhez hasonló módon értelmezzék és megértsék az írott vagy beszélt nyelvet.
Áttekintése Átölelő arc
Átölelő arc természetes nyelvi feldolgozó (NLP) és gépi tanulási technológiai vállalkozás. Erőforrások széles skáláját kínálják, hogy segítsék a fejlesztőket az NLP területének továbbfejlesztésében. Legfigyelemreméltóbb termékük a Transformers könyvtár.
Természetes nyelvi feldolgozási alkalmazásokhoz készült. Ezenkívül előre betanított modelleket biztosít számos NLP-feladathoz, például nyelvi fordításhoz és kérdések megválaszolásához.
A Hugging Face a Transformers könyvtár mellett platformot kínál a gépi tanulási adatkészletek megosztására. Ez lehetővé teszi a kiváló minőség gyors elérését adatkészletek képzéshez modelljeik.
A Hugging Face küldetése, hogy a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) elérhetőbbé tegye a fejlesztők számára.
A legnépszerűbb ölelő arc adatkészletek
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ez a Hugging Face jól ismert adatkészlete. A Cornell Movie-Dialogs Corpus filmforgatókönyvekből vett párbeszédeket tartalmaz. A természetes nyelvi feldolgozás (NLP) modelljei ennek a nagy mennyiségű szöveges adatnak a felhasználásával taníthatók.
A gyűjtemény több mint 220,579 10,292 párbeszédes találkozást tartalmaz XNUMX XNUMX filmfigura pár között.
Ezt az adatkészletet számos NLP-feladathoz használhatja. Például nyelvalkotási és kérdésmegválaszolási projekteket fejleszthet. Emellett párbeszédrendszereket is létrehozhat. mert a beszélgetések a témák széles skáláját fedik le. Az adatkészletet kutatási projektekben is széles körben hasznosították.
Ezért ez egy nagyon hasznos eszköz az NLP kutatói és fejlesztői számára.
OpenWebText Corpus
Az OpenWebText Corpus online oldalak gyűjteménye, amelyeket a Hugging Face platformon találhat meg. Ez az adatkészlet online oldalak széles skáláját tartalmazza, például cikkeket, blogokat és fórumokat. Ráadásul mindezt kiváló minőségük miatt választották ki.
Az adatkészlet különösen értékes az NLP-modellek betanításához és értékeléséhez. Ezért ezt az adatkészletet olyan feladatokhoz használhatja, mint a fordítás és az összegzés. Ezen kívül hangulatelemzést is végezhet ezzel az adatkészlettel, amely számos alkalmazás számára hatalmas előny.
A Hugging Face csapata összeállította az OpenWebText Corpust, hogy kiváló minőségű mintát biztosítson a képzéshez. Ez egy nagy adatkészlet több mint 570 GB szöveges adattal.
BERTI
A BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) egy NLP-modell. Előzetesen betanították, és a Hugging Face platformon érhető el. A BERT-et a Google AI Language csapata hozta létre. Ezenkívül hatalmas szöveges adatkészletre van kiképezve, hogy megragadja a szavak kontextusát egy kifejezésben.
Mivel a BERT egy transzformátor alapú modell, egyszerre képes feldolgozni a teljes beviteli sorozatot egy-egy szó helyett. Transzformátor alapú modellt használnak figyelemmechanizmusok a szekvenciális bemenet értelmezéséhez.
Ez a funkció lehetővé teszi a BERT számára, hogy megragadja a szavak kontextusát egy kifejezésben.
A BERT-et használhatja szövegkategorizálására, nyelvi megértésre, nevű entitás azonosítás és korreferenciafelbontás, az egyéb NLP-alkalmazások mellett. Ezenkívül hasznos a szöveg létrehozásában és a gépi olvasás megértésében.
Osztag
A SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) kérdések és válaszok adatbázisa. Használhatja gépi olvasás-szövegértési modellek betanítására. Az adatkészlet több mint 100,000 XNUMX kérdést és választ tartalmaz különféle témákban. A SQuAD eltér a korábbi adatkészletektől.
Azokra a lekérdezésekre összpontosít, amelyekhez a szövegkörnyezet ismeretére van szükség, nem csupán kulcsszavakra.
Ennek eredményeként kiváló forrás a kérdés-válaszolási és egyéb gépi értelmezési feladatokhoz szükséges modellek létrehozásához és teszteléséhez. Az emberek írják a kérdéseket a SQuAD-ba is. Ez magas fokú minőséget és konzisztenciát biztosít.
Összességében a SQuAD értékes erőforrás az NLP kutatói és fejlesztői számára.
MNLI
Az MNLI vagy a Multi-Genre Natural Language Inference egy képzésre és tesztelésre használt adatkészlet gépi tanulási modellek természetes nyelvi következtetéshez. Az MNLI célja annak azonosítása, hogy egy adott állítás igaz, hamis vagy semleges egy másik állítás tükrében.
Az MNLI abban különbözik a korábbi adatkészletektől, hogy számos műfajból származó szövegek széles skáláját fedi le. Ezek a műfajok a szépirodalomtól a híradásig és a kormányzati lapokig változnak. E változatosság miatt az MNLI reprezentatívabb minta a valós szövegekből. Nyilvánvalóan jobb, mint sok más természetes nyelvi következtetési adatkészlet.
Az adatkészletben több mint 400,000 XNUMX esettel az MNLI jelentős számú példát kínál a képzési modellekhez. Az egyes mintákhoz megjegyzéseket is tartalmaz, hogy segítse a modelleket a tanulásban.
Záró gondolatok
Végül az Hugging Face adatkészletek felbecsülhetetlen értékű forrást jelentenek az NLP kutatói és fejlesztői számára. A Hugging Face keretet biztosít az NLP fejlesztéséhez az adatkészletek sokféle csoportjának felhasználásával.
Úgy gondoljuk, hogy a Hugging Face legnagyobb adatkészlete az OpenWebText Corpus.
Ez a kiváló minőségű adatkészlet több mint 570 GB szöveges adatot tartalmaz. Felbecsülhetetlen értékű forrás az NLP-modellek képzéséhez és értékeléséhez. Megpróbálhatja az OpenWebText és mások használatát a következő projektjeiben.
Hagy egy Válaszol