Natural Language Processing (NLP) menyaksikan gelombang baru perbaikan. Dan, kumpulan data Hugging Face berada di garis depan tren ini. Pada artikel ini, kita akan melihat pentingnya dataset Hugging Face.
Juga, kita akan melihat bagaimana mereka dapat digunakan untuk melatih dan menilai model NLP.
Hugging Face adalah perusahaan yang memasok berbagai kumpulan data kepada pengembang.
Apakah Anda seorang pemula atau spesialis NLP berpengalaman, data yang disediakan di Hugging Face akan berguna bagi Anda. Bergabunglah dengan kami saat kami menjelajahi bidang NLP dan belajar tentang potensi kumpulan data Hugging Face.
Pertama, Apa itu NLP?
Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan. Ini mempelajari bagaimana komputer berinteraksi dengan bahasa manusia (alami). NLP memerlukan pembuatan model yang mampu memahami dan menafsirkan bahasa manusia. Oleh karena itu, algoritma dapat melakukan tugas-tugas seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan produksi teks.
NLP digunakan di berbagai bidang, termasuk layanan pelanggan, pemasaran, dan perawatan kesehatan. Tujuan NLP adalah untuk memungkinkan komputer menafsirkan dan memahami bahasa manusia seperti yang tertulis atau diucapkan dengan cara yang mirip dengan manusia.
Sekilas Wajah Memeluk
Wajah Memeluk adalah bisnis pemrosesan bahasa alami (NLP) dan teknologi pembelajaran mesin. Mereka menyediakan berbagai sumber daya untuk membantu pengembang dalam memajukan bidang NLP. Produk mereka yang paling penting adalah perpustakaan Transformers.
Ini dirancang untuk aplikasi pemrosesan bahasa alami. Juga, ini menyediakan model pra-terlatih untuk berbagai tugas NLP seperti terjemahan bahasa dan menjawab pertanyaan.
Hugging Face, selain perpustakaan Transformers, menawarkan platform untuk berbagi kumpulan data pembelajaran mesin. Ini memungkinkan untuk mengakses kualitas tinggi dengan cepat dataset untuk pelatihan model mereka.
Misi Hugging Face adalah membuat pemrosesan bahasa alami (NLP) lebih mudah diakses oleh pengembang.
Dataset Wajah Memeluk Paling Populer
Korpus Film-Dialog Cornell
Ini adalah kumpulan data terkenal dari Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus terdiri dari dialog yang diambil dari skenario film. Model pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar ini.
Lebih dari 220,579 pertemuan dialog antara 10,292 pasangan karakter film disertakan dalam koleksi.
Anda dapat menggunakan kumpulan data ini untuk berbagai tugas NLP. Misalnya, Anda dapat mengembangkan pembuatan bahasa dan proyek menjawab pertanyaan. Juga, Anda dapat membuat sistem dialog. karena pembicaraan mencakup topik yang begitu luas. Dataset juga telah banyak digunakan dalam proyek-proyek penelitian.
Oleh karena itu, ini adalah alat yang sangat berguna bagi peneliti dan pengembang NLP.
Korpus OpenWebText
OpenWebText Corpus adalah kumpulan halaman online yang dapat Anda temukan di platform Hugging Face. Kumpulan data ini mencakup berbagai halaman online, seperti artikel, blog, dan forum. Selain itu, ini semua dipilih karena kualitasnya yang tinggi.
Kumpulan data sangat berharga untuk melatih dan menilai model NLP. Karenanya, Anda dapat menggunakan kumpulan data ini untuk tugas-tugas seperti terjemahan, dan peringkasan. Selain itu, Anda dapat melakukan analisis sentimen menggunakan kumpulan data ini yang merupakan aset besar untuk banyak aplikasi.
Tim Hugging Face mengkurasi OpenWebText Corpus untuk menyediakan sampel berkualitas tinggi untuk pelatihan. Ini adalah kumpulan data besar dengan lebih dari 570GB data teks.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah model NLP. Ini telah dilatih sebelumnya dan dapat diakses di platform Hugging Face. BERT dibuat oleh tim Google AI Language. Juga, itu dilatih pada kumpulan data teks yang luas untuk memahami konteks kata-kata dalam sebuah frasa.
Karena BERT adalah model berbasis transformator, BERT dapat memproses urutan input penuh sekaligus, bukan satu kata dalam satu waktu. Model berbasis transformator menggunakan mekanisme perhatian untuk menginterpretasikan input berurutan.
Fitur ini memungkinkan BERT untuk memahami konteks kata dalam sebuah frase.
Anda dapat menggunakan BERT untuk kategorisasi teks, pemahaman bahasa, entitas bernama identifikasi, dan resolusi coreference, di antara aplikasi NLP lainnya. Juga, bermanfaat dalam menghasilkan teks dan memahami pembacaan mesin.
Pasukan
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) adalah database pertanyaan dan jawaban. Anda dapat menggunakannya untuk melatih model pemahaman membaca mesin. Kumpulan data mencakup lebih dari 100,000 pertanyaan dan tanggapan tentang berbagai topik. SQuAD berbeda dari kumpulan data sebelumnya.
Ini berfokus pada kueri yang membutuhkan pengetahuan tentang konteks teks daripada hanya mencocokkan kata kunci.
Hasilnya, ini adalah sumber yang bagus untuk membuat dan menguji model untuk menjawab pertanyaan dan tugas pemahaman mesin lainnya. Manusia juga menulis pertanyaan di SQuAD. Ini memberikan tingkat kualitas dan konsistensi yang tinggi.
Secara keseluruhan, SQuAD adalah sumber yang berharga bagi peneliti dan pengembang NLP.
MNLI
MNLI, atau Multi-Genre Natural Language Inference, adalah kumpulan data yang digunakan untuk melatih dan menguji model pembelajaran mesin untuk inferensi bahasa alami. Tujuan MNLI adalah untuk mengidentifikasi apakah pernyataan yang diberikan benar, salah, atau netral berdasarkan pernyataan lain.
MNLI berbeda dari kumpulan data sebelumnya karena mencakup berbagai teks dari banyak genre. Genre ini bervariasi dari fiksi hingga berita, dan surat kabar pemerintah. Karena variabilitas ini, MNLI adalah sampel teks dunia nyata yang lebih representatif. Ini jelas lebih baik daripada banyak kumpulan data inferensi bahasa alami lainnya.
Dengan lebih dari 400,000 kasus dalam kumpulan data, MNLI memberikan banyak contoh untuk model pelatihan. Ini juga berisi komentar untuk setiap sampel untuk membantu model dalam pembelajaran mereka.
Final Thoughts
Terakhir, kumpulan data Hugging Face adalah sumber daya yang tak ternilai bagi peneliti dan pengembang NLP. Hugging Face menyediakan kerangka kerja untuk pengembangan NLP dengan memanfaatkan kumpulan kumpulan data yang beragam.
Menurut kami kumpulan data terbesar Hugging Face adalah OpenWebText Corpus.
Kumpulan data berkualitas tinggi ini berisi lebih dari 570 GB data teks. Ini adalah sumber yang tak ternilai untuk melatih dan mengevaluasi model NLP. Anda dapat mencoba menggunakan OpenWebText dan yang lainnya di proyek Anda berikutnya.
Tinggalkan Balasan