Náttúruleg málvinnsla (NLP) er vitni að nýrri bylgju umbóta. Og Hugging Face gagnasöfn eru í fararbroddi í þessari þróun. Í þessari grein munum við skoða mikilvægi Hugging Face gagnapakka.
Einnig munum við sjá hvernig hægt er að nota þau til að þjálfa og meta NLP líkön.
Hugging Face er fyrirtæki sem útvegar forriturum margs konar gagnasöfn.
Hvort sem þú ert byrjandi eða reyndur NLP sérfræðingur, þá munu gögnin á Hugging Face nýtast þér. Vertu með okkur þegar við könnum svið NLP og lærum um möguleika Hugging Face gagnapakka.
Í fyrsta lagi, hvað er NLP?
Natural Language Processing (NLP) er grein af gervigreind. Það rannsakar hvernig tölvur hafa samskipti við (náttúruleg) tungumál manna. NLP felur í sér að búa til líkön sem geta skilið og túlkað mannamál. Þess vegna geta reiknirit tekið að sér verkefni eins og tungumálaþýðingu, viðhorfsgreining, og textagerð.
NLP er notað á ýmsum sviðum, þar á meðal þjónustu við viðskiptavini, markaðssetningu og heilsugæslu. Markmið NLP er að gera tölvum kleift að túlka og skilja mannlegt tungumál eins og það er skrifað eða talað á þann hátt sem er jafn nálægt því sem menn hafa.
Yfirlit yfir Faðmandi andlit
Faðmandi andlit er náttúruleg málvinnsla (NLP) og vélanámstæknifyrirtæki. Þeir bjóða upp á breitt úrval af úrræðum til að aðstoða þróunaraðila við að efla svið NLP. Eftirtektarverðasta vara þeirra er Transformers bókasafnið.
Það er hannað fyrir náttúruleg málvinnsluforrit. Einnig býður það upp á forþjálfaðar fyrirmyndir fyrir margs konar NLP verkefni eins og tungumálaþýðingu og spurningasvörun.
Hugging Face, auk Transformers bókasafnsins, býður upp á vettvang til að deila gagnasettum fyrir vélanám. Þetta gerir það mögulegt að fá fljótt aðgang að hágæða gagnasöfn fyrir þjálfun fyrirmyndir þeirra.
Hlutverk Hugging Face er að gera náttúrulega málvinnslu (NLP) aðgengilegri fyrir forritara.
Vinsælustu gagnasettin fyrir faðmandi andlit
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Þetta er vel þekkt gagnasafn frá Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus samanstendur af samræðum úr kvikmyndahandritum. Náttúruleg málvinnsla (NLP) líkan má þjálfa með því að nota þetta mikla magn af textagögnum.
Meira en 220,579 fundir á milli 10,292 kvikmyndapersóna eru innifalin í safninu.
Þú getur notað þetta gagnasafn fyrir margs konar NLP verkefni. Til dæmis er hægt að þróa tungumálasköpun og spurningasvarsverkefni. Einnig er hægt að búa til samræðukerfi. vegna þess að viðræðurnar ná yfir svo vítt efni. Gagnagrunnurinn hefur einnig verið mikið notaður í rannsóknarverkefnum.
Þess vegna er þetta mjög gagnlegt tæki fyrir NLP vísindamenn og forritara.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus er safn af síðum á netinu sem þú getur fundið á Hugging Face pallinum. Þetta gagnasafn inniheldur mikið úrval af síðum á netinu, svo sem greinar, blogg og spjallborð. Að auki voru þetta allir valdir fyrir hágæða þeirra.
Gagnapakkinn er sérstaklega dýrmætur fyrir þjálfun og mat á NLP líkönum. Þess vegna geturðu notað þetta gagnasafn fyrir verkefni eins og þýðingar og samantekt. Einnig geturðu framkvæmt tilfinningagreiningu með því að nota þetta gagnasafn sem er gríðarstór eign fyrir mörg forrit.
Hugging Face teymið stýrði OpenWebText Corpus til að veita hágæða sýnishorn fyrir þjálfun. Þetta er stórt gagnasafn með meira en 570GB af textagögnum.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er NLP líkan. Það hefur verið forþjálfað og er aðgengilegt á Hugging Face pallinum. BERT var búið til af Google AI Language teyminu. Einnig er það þjálfað á stórum textagagnagrunni til að skilja samhengi orða í setningu.
Vegna þess að BERT er spenni-undirstaða líkan, getur það unnið alla inntaksröðina í einu í stað eins orðs í einu. A spenni-undirstaða líkan notar athygliskerfi að túlka raðinntak.
Þessi eiginleiki gerir BERT kleift að skilja samhengi orða í setningu.
Þú getur notað BERT fyrir textaflokkun, tungumálaskilning, nafngreindur aðili auðkenningu og kjarnaupplausn, meðal annarra NLP forrita. Einnig er það gagnlegt við að búa til texta og skilja véllestur.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) er gagnagrunnur með spurningum og svörum. Þú getur notað það til að þjálfa lesskilningslíkön í vélum. Gagnapakkinn inniheldur yfir 100,000 spurningar og svör um margvísleg efni. SQuAD er frábrugðið fyrri gagnasöfnum.
Það einblínir á fyrirspurnir sem krefjast þekkingar á samhengi textans frekar en bara að passa leitarorð.
Þar af leiðandi er það frábært úrræði til að búa til og prófa líkön fyrir spurningasvörun og önnur vélskilningsverkefni. Menn skrifa spurningarnar í SQuAD líka. Þetta veitir hágæða og samkvæmni.
Á heildina litið er SQuAD dýrmætt úrræði fyrir NLP vísindamenn og þróunaraðila.
MNLI
MNLI, eða Multi-Genre Natural Language Inference, er gagnapakka sem notað er til að þjálfa og prófa vélanáms módel fyrir ályktanir um náttúrulegt mál. Tilgangur MNLI er að bera kennsl á hvort tiltekin staðhæfing sé sönn, ósönn eða hlutlaus í ljósi annarrar fullyrðingar.
MNLI er frábrugðið fyrri gagnasöfnum að því leyti að það nær yfir breitt svið texta úr mörgum tegundum. Þessar tegundir eru mismunandi frá skáldskap til fréttaþátta og ríkisblaða. Vegna þessa breytileika er MNLI meira dæmigert sýnishorn af raunverulegum texta. Það er augljóslega betra en mörg önnur náttúruleg ályktunargögn.
Með yfir 400,000 tilfellum í gagnasafninu gefur MNLI umtalsverðan fjölda dæma fyrir þjálfunarlíkön. Það inniheldur einnig athugasemdir fyrir hvert sýni til að hjálpa módelunum við nám þeirra.
Final Thoughts
Að lokum, Hugging Face gagnasöfn eru ómetanleg auðlind fyrir NLP vísindamenn og þróunaraðila. Hugging Face veitir ramma fyrir NLP þróun með því að nýta fjölbreyttan hóp gagnasetta.
Við teljum að stærsta gagnasafn Hugging Face sé OpenWebText Corpus.
Þetta hágæða gagnasafn inniheldur yfir 570GB af textagögnum. Það er ómetanlegt úrræði til að þjálfa og meta NLP módel. Þú getur prófað að nota OpenWebText og aðra í næstu verkefnum þínum.
Skildu eftir skilaboð