עיבוד שפה טבעית (NLP) עדה לגל חדש של שיפורים. וכן, מערכי נתונים של Hugging Face נמצאים בחזית המגמה הזו. במאמר זה, נבחן את המשמעות של מערכי נתונים של Hugging Face.
כמו כן, נראה כיצד ניתן להשתמש בהם כדי לאמן ולהעריך מודלים של NLP.
Hugging Face היא חברה המספקת למפתחים מגוון מערכי נתונים.
בין אם אתה מתחיל או מומחה NLP מנוסה, הנתונים שסופקו ב-Huging Face יעזרו לך. הצטרפו אלינו כשאנו חוקרים את תחום ה-NLP וללמוד על הפוטנציאל של מערכי נתונים של Hugging Face.
ראשית, מהו NLP?
עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא ענף של בינה מלאכותית. הוא חוקר כיצד מחשבים מקיימים אינטראקציה עם שפות אנושיות (טבעיות). NLP כרוך ביצירת מודלים המסוגלים להבין ולפרש את השפה האנושית. לפיכך, אלגוריתמים יכולים לבצע משימות כמו תרגום שפה, ניתוח הסנטימנט, והפקת טקסט.
נעשה שימוש ב-NLP במגוון תחומים, כולל שירות לקוחות, שיווק ושירותי בריאות. מטרת ה-NLP היא לאפשר למחשבים לפרש ולהבין את השפה האנושית כפי שהיא כתובה או מדוברת באופן קרוב לזה של בני אדם.
סקירה כללית של פנים מחבקות
פנים מחבקות הוא עסק לעיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה. הם מספקים מגוון רחב של משאבים כדי לסייע למפתחים בקידום תחום ה-NLP. המוצר הכי ראוי לציון שלהם הוא ספריית הרובוטריקים.
הוא מיועד ליישומי עיבוד שפה טבעית. כמו כן, הוא מספק מודלים מאומנים מראש עבור מגוון משימות NLP כגון תרגום שפה ומענה לשאלות.
Hugging Face, בנוסף לספריית רובוטריקים, מציעה פלטפורמה לשיתוף מערכי נתונים של למידת מכונה. זה מאפשר גישה מהירה באיכות גבוהה מערכי נתונים להדרכה הדגמים שלהם.
המשימה של Hugging Face היא להפוך את עיבוד השפה הטבעית (NLP) לנגיש יותר עבור מפתחים.
מערכי הנתונים הפופולריים ביותר של חיבוק פנים
קורנל סרט-דיאלוגים קורפוס
זהו מערך נתונים ידוע מבית Hugging Face. קורנל סרטי דיאלוגים קורפוס כולל דיאלוגים הלקוחים מתסריטי סרטים. ניתן לאמן מודלים של עיבוד שפה טבעית (NLP) באמצעות כמות נרחבת זו של נתוני טקסט.
יותר מ-220,579 מפגשי דיאלוג בין 10,292 זוגות דמויות בסרט כלולים באוסף.
אתה יכול להשתמש במערך נתונים זה עבור מגוון משימות NLP. לדוגמה, אתה יכול לפתח פרויקטים של יצירת שפה ותשובות לשאלות. כמו כן, ניתן ליצור מערכות דיאלוג. כי השיחות מכסות מגוון רחב כל כך של נושאים. מערך הנתונים נוצל רבות גם בפרויקטי מחקר.
לפיכך, זהו כלי שימושי ביותר עבור חוקרי ומפתחי NLP.
קורפוס OpenWebText
קורפוס OpenWebText הוא אוסף של דפים מקוונים שתוכלו למצוא בפלטפורמת Hugging Face. מערך נתונים זה כולל מגוון רחב של דפים מקוונים, כגון מאמרים, בלוגים ופורומים. חוץ מזה, כולם נבחרו בגלל האיכות הגבוהה שלהם.
מערך הנתונים הוא בעל ערך במיוחד עבור אימון והערכת מודלים של NLP. לפיכך, אתה יכול להשתמש במערך הנתונים הזה למשימות כמו תרגום וסיכום. כמו כן, אתה יכול לבצע ניתוח סנטימנטים באמצעות מערך נתונים זה שהוא נכס עצום עבור יישומים רבים.
צוות Hugging Face אצר את קורפוס OpenWebText כדי לספק דוגמה איכותית להדרכה. זהו מערך נתונים גדול עם יותר מ-570GB של נתוני טקסט.
ברט
BERT (ייצוגי קודן דו-כיווני של רובוטריקים) הוא מודל NLP. הוא עבר הכשרה מוקדמת והוא נגיש בפלטפורמת Hugging Face. BERT נוצר על ידי צוות Google AI Language. כמו כן, הוא מאומן על מערך טקסט עצום כדי לתפוס את ההקשר של מילים בביטוי.
מכיוון ש-BERT הוא מודל מבוסס שנאים, הוא יכול לעבד את רצף הקלט המלא בבת אחת במקום מילה אחת בכל פעם. מודל מבוסס שנאי משתמש מנגנוני הקשב לפרש קלט רציף.
תכונה זו מאפשרת ל-BERT לתפוס את ההקשר של מילים בביטוי.
אתה יכול להשתמש ב-BERT עבור סיווג טקסט, הבנת שפה, ישות בשם זיהוי ורזולוציית coreference, בין יישומי NLP אחרים. כמו כן, זה מועיל ביצירת טקסט והבנת קריאת מכונה.
חוּלִיָה
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) הוא מסד נתונים של שאלות ותשובות. אתה יכול להשתמש בו כדי לאמן מודלים של הבנת הנקרא במכונה. מערך הנתונים כולל למעלה מ-100,000 שאלות ותשובות במגוון נושאים. SQuAD שונה ממערכי נתונים קודמים.
הוא מתמקד בשאילתות הדורשות ידע על ההקשר של הטקסט ולא רק בהתאמה של מילות מפתח.
כתוצאה מכך, זהו משאב מצוין ליצירה ובדיקה של מודלים עבור תשובות לשאלות ומשימות אחרות של הבנת מכונה. בני אדם כותבים את השאלות גם ב-SQuAD. זה מספק רמה גבוהה של איכות ועקביות.
בסך הכל, SQuAD הוא משאב רב ערך עבור חוקרי ומפתחי NLP.
MNLI
MNLI, או Multi-Genre Natural Language Inference, הוא מערך נתונים המשמש לאימון ובדיקה מודלים ללימוד מכונה להסקת שפה טבעית. מטרת MNLI היא לזהות אם הצהרה נתונה היא נכונה, שקרית או ניטרלית לאור הצהרה אחרת.
MNLI שונה ממערכי נתונים קודמים בכך שהוא מכסה מגוון רחב של טקסטים מז'אנרים רבים. ז'אנרים אלה משתנים מסיפורת לכתבות חדשות ועיתונים ממשלתיים. בגלל השונות הזו, MNLI הוא מדגם מייצג יותר של טקסט בעולם האמיתי. ברור שהוא טוב יותר מהרבה מערכי נתונים אחרים של הסקת שפה טבעית.
עם למעלה מ-400,000 מקרים במערך הנתונים, MNLI מספק מספר לא מבוטל של דוגמאות למודלים של אימון. הוא מכיל גם הערות לכל מדגם כדי לסייע למודלים בלמידה שלהם.
מחשבות סופיות
לבסוף, מערכי נתונים של Hugging Face הם משאב רב ערך עבור חוקרי ומפתחי NLP. Hugging Face מספק מסגרת לפיתוח NLP על ידי שימוש בקבוצה מגוונת של מערכי נתונים.
אנו חושבים שמערך הנתונים הגדול ביותר של Hugging Face הוא OpenWebText Corpus.
מערך הנתונים האיכותי הזה מכיל למעלה מ-570GB של נתוני טקסט. זהו משאב רב ערך לאימון והערכת מודלים של NLP. אתה יכול לנסות להשתמש ב-OpenWebText ואחרים בפרויקטים הבאים שלך.
השאירו תגובה