L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sta assistendo a una nuova ondata di miglioramenti. E i set di dati Hugging Face sono in prima linea in questa tendenza. In questo articolo, esamineremo il significato dei set di dati Hugging Face.
Inoltre, vedremo come possono essere utilizzati per addestrare e valutare i modelli di PNL.
Hugging Face è un'azienda che fornisce agli sviluppatori una varietà di set di dati.
Che tu sia un principiante o uno specialista esperto di PNL, i dati forniti su Hugging Face ti saranno utili. Unisciti a noi mentre esploriamo il campo della PNL e scopri il potenziale dei set di dati di Hugging Face.
Innanzitutto, cos'è la PNL?
Natural Language Processing (NLP) è una branca di intelligenza artificiale. Studia come i computer interagiscono con i linguaggi umani (naturali). La PNL implica la creazione di modelli in grado di comprendere e interpretare il linguaggio umano. Pertanto, gli algoritmi possono svolgere compiti come la traduzione linguistica, sentiment analysise produzione di testi.
La PNL è utilizzata in una varietà di aree, tra cui il servizio clienti, il marketing e l'assistenza sanitaria. L'obiettivo della PNL è consentire ai computer di interpretare e comprendere il linguaggio umano così come è scritto o parlato in un modo il più vicino possibile a quello umano.
Panoramica dei Abbracciare il viso
Abbracciare il viso è un'azienda di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e tecnologia di apprendimento automatico. Forniscono una vasta gamma di risorse per assistere gli sviluppatori nel promuovere l'area della PNL. Il loro prodotto più degno di nota è la libreria Transformers.
È progettato per applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Inoltre, fornisce modelli pre-addestrati per una varietà di attività di PNL come la traduzione linguistica e la risposta alle domande.
Hugging Face, oltre alla libreria Transformers, offre una piattaforma per la condivisione di set di dati di machine learning. Ciò consente di accedere rapidamente all'alta qualità set di dati per la formazione i loro modelli.
La missione di Hugging Face è rendere l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) più accessibile per gli sviluppatori.
I set di dati di Hugging Face più popolari
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Questo è un noto set di dati di Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus comprende dialoghi tratti da sceneggiature cinematografiche. I modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono essere addestrati utilizzando questa grande quantità di dati di testo.
Nella raccolta sono inclusi più di 220,579 incontri di dialogo tra 10,292 coppie di personaggi del film.
Puoi utilizzare questo set di dati per una varietà di attività di PNL. Ad esempio, puoi sviluppare progetti di creazione del linguaggio e di risposta alle domande. Inoltre, puoi creare sistemi di dialogo. perché i colloqui coprono una così vasta gamma di argomenti. Il set di dati è stato anche ampiamente utilizzato in progetti di ricerca.
Quindi, questo è uno strumento molto utile per ricercatori e sviluppatori di PNL.
Corpus OpenWebText
L'OpenWebText Corpus è una raccolta di pagine online che puoi trovare sulla piattaforma Hugging Face. Questo set di dati include un'ampia gamma di pagine online, come articoli, blog e forum. Inoltre, questi sono stati tutti scelti per la loro alta qualità.
Il set di dati è particolarmente prezioso per l'addestramento e la valutazione dei modelli di PNL. Pertanto, puoi utilizzare questo set di dati per attività come la traduzione e il riepilogo. Inoltre, puoi eseguire l'analisi del sentiment utilizzando questo set di dati che è una risorsa enorme per molte applicazioni.
Il team di Hugging Face ha curato l'OpenWebText Corpus per fornire un campione di alta qualità per la formazione. È un grande set di dati con oltre 570 GB di dati di testo.
BERTA
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) è un modello NLP. È stato pre-addestrato ed è accessibile sulla piattaforma Hugging Face. BERT è stato creato dal team di Google AI Language. Inoltre, viene addestrato su un vasto set di dati di testo per cogliere il contesto delle parole in una frase.
Poiché BERT è un modello basato su trasformatore, può elaborare l'intera sequenza di input in una sola volta anziché una parola alla volta. Un modello basato su trasformatore utilizza meccanismi di attenzione per interpretare l'input sequenziale.
Questa funzione consente a BERT di cogliere il contesto delle parole in una frase.
Puoi utilizzare BERT per la categorizzazione del testo, la comprensione del linguaggio, entità denominata identificazione e risoluzione della coreferenza, tra le altre applicazioni di PNL. Inoltre, è utile per generare testo e comprendere la lettura automatica.
Squadra
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) è un database di domande e risposte. Puoi usarlo per addestrare modelli di comprensione della lettura automatica. Il set di dati include oltre 100,000 domande e risposte su una varietà di argomenti. SQuAD differisce dai set di dati precedenti.
Si concentra su query che richiedono la conoscenza del contesto del testo piuttosto che la semplice corrispondenza di parole chiave.
Di conseguenza, è una risorsa eccellente per creare e testare modelli per rispondere a domande e altre attività di comprensione della macchina. Anche gli umani scrivono le domande in SQuAD. Ciò fornisce un alto grado di qualità e coerenza.
Nel complesso, SQuAD è una risorsa preziosa per ricercatori e sviluppatori di PNL.
MNLI
MNLI, o Multi-Genre Natural Language Inference, è un set di dati utilizzato per addestrare e testare modelli di apprendimento automatico per l'inferenza del linguaggio naturale. Lo scopo di MNLI è identificare se una data affermazione è vera, falsa o neutra alla luce di un'altra affermazione.
MNLI differisce dai set di dati precedenti in quanto copre un'ampia gamma di testi di molti generi. Questi generi variano dalla narrativa alle notizie e ai giornali governativi. A causa di questa variabilità, MNLI è un campione più rappresentativo del testo del mondo reale. È evidentemente migliore di molti altri set di dati di inferenza del linguaggio naturale.
Con oltre 400,000 casi nel set di dati, MNLI fornisce un numero significativo di esempi per i modelli di addestramento. Contiene anche commenti per ogni campione per aiutare i modelli nel loro apprendimento.
Considerazioni finali
Infine, i set di dati Hugging Face sono una risorsa inestimabile per ricercatori e sviluppatori di PNL. Hugging Face fornisce un framework per lo sviluppo della PNL utilizzando un gruppo eterogeneo di set di dati.
Pensiamo che il più grande set di dati di Hugging Face sia l'OpenWebText Corpus.
Questo set di dati di alta qualità contiene oltre 570 GB di dati di testo. È una risorsa inestimabile per la formazione e la valutazione dei modelli di PNL. Puoi provare a utilizzare OpenWebText e altri nei tuoi prossimi progetti.
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