自然言語処理 (NLP) は、新たな改善の波を目の当たりにしています。 そして、Hugging Face データセットはこの傾向の最前線にあります。 この記事では、Hugging Face データセットの重要性を見ていきます。
また、NLP モデルのトレーニングと評価にどのように使用できるかについても説明します。
Hugging Face は、開発者にさまざまなデータセットを提供する会社です。
初心者でも経験豊富な NLP スペシャリストでも、Hugging Face で提供されるデータは役に立ちます。 NLP の分野を探求し、Hugging Face データセットの可能性について学びましょう。
まず、NLPとは?
自然言語処理 (NLP) は、 人工知能. コンピューターが人間の (自然) 言語とどのように対話するかを研究します。 NLP では、人間の言語を理解して解釈できるモデルを作成する必要があります。 したがって、アルゴリズムは言語翻訳などのタスクを引き受けることができます。 感情分析、テキスト制作。
NLP は、カスタマー サービス、マーケティング、ヘルスケアなど、さまざまな分野で使用されています。 NLP の目的は、コンピューターが人間の言語に近い方法で書かれたり話したりするように、人間の言語を解釈して理解できるようにすることです。
の概要 ハグ顔
ハグ顔 は、自然言語処理 (NLP) および機械学習テクノロジ ビジネスです。 彼らは、開発者が NLP の分野をさらに進めるのを支援する幅広いリソースを提供します。 彼らの最も注目すべき製品は Transformers ライブラリです。
自然言語処理アプリケーション用に設計されています。 また、言語翻訳や質問応答など、さまざまな NLP タスク用の事前トレーニング済みモデルも提供します。
Hugging Face は、Transformers ライブラリに加えて、機械学習データセットを共有するためのプラットフォームを提供します。 これにより、高品質のコンテンツにすばやくアクセスできます。 トレーニング用のデータセット 彼らのモデル。
Hugging Face の使命は、開発者が自然言語処理 (NLP) をより利用しやすくすることです。
最も人気のあるハグ顔データセット
Cornell Movie-Dialogsコーパス
これは、Hugging Face の有名なデータセットです。 Cornell Movie-Dialogs Corpus は、映画の脚本から取られたダイアログで構成されています。 自然言語処理 (NLP) モデルは、この大量のテキスト データを使用してトレーニングすることができます。
このコレクションには、220,579 組の映画の登場人物の 10,292 を超える会話が含まれています。
このデータセットは、さまざまな NLP タスクに使用できます。 たとえば、言語作成および質問応答プロジェクトを開発できます。 また、対話システムを作成することもできます。 講演は非常に幅広いトピックをカバーしているからです。 このデータセットは、研究プロジェクトでも広く利用されています。
したがって、これは NLP の研究者や開発者にとって非常に便利なツールです。
OpenWebText コーパス
OpenWebText Corpus は、Hugging Face プラットフォームで見つけることができるオンライン ページのコレクションです。 このデータセットには、記事、ブログ、フォーラムなど、さまざまなオンライン ページが含まれています。 その上、これらはすべて高品質のために選ばれました。
このデータセットは、NLP モデルのトレーニングと評価に特に役立ちます。 したがって、このデータセットを翻訳や要約などのタスクに使用できます。 また、このデータセットを使用してセンチメント分析を実行できます。これは、多くのアプリケーションにとって大きな資産です。
Hugging Face チームは、トレーニング用の高品質のサンプルを提供するために OpenWebText Corpus をキュレートしました。 これは、570 GB を超えるテキスト データを含む大きなデータセットです。
ベルト
BERT (トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現) は NLP モデルです。 これは事前にトレーニングされており、Hugging Face プラットフォームでアクセスできます。 BERT は Google AI 言語チームによって作成されました。 また、フレーズ内の単語のコンテキストを把握するために、膨大なテキスト データセットでトレーニングされています。
BERT は変換ベースのモデルであるため、一度に XNUMX つの単語ではなく、完全な入力シーケンスを一度に処理できます。 変圧器ベースのモデルは 注意メカニズム シーケンシャル入力を解釈します。
この機能により、BERT はフレーズ内の単語のコンテキストを把握できます。
テキストの分類、言語の理解、 名前付き実体 他の NLP アプリケーションの中でも、識別、および相互参照の解決。 また、テキストの生成や機械読み取りの理解にも役立ちます。
スクワッド
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) は、質問と回答のデータベースです。 これを使用して、機械読解モデルをトレーニングできます。 データセットには、さまざまなトピックに関する 100,000 を超える質問と回答が含まれています。 SQuAD は以前のデータセットとは異なります。
単にキーワードを一致させるのではなく、テキストのコンテキストに関する知識を必要とするクエリに焦点を当てています。
その結果、質問応答やその他の機械理解タスクのモデルを作成およびテストするための優れたリソースになります。 SQuADでも人間が質問を書きます。 これにより、高度な品質と一貫性が提供されます。
全体として、SQuAD は NLP の研究者や開発者にとって貴重なリソースです。
MNLI
MNLI (Multi-Genre Natural Language Inference) は、トレーニングとテストに使用されるデータセットです。 機械学習モデル 自然言語推論用。 MNLI の目的は、別のステートメントに照らして、特定のステートメントが真か偽かニュートラルかを識別することです。
MNLI は、多くのジャンルの幅広いテキストをカバーしているという点で、以前のデータセットとは異なります。 これらのジャンルは、フィクションからニュース記事、政府の新聞までさまざまです。 この可変性のため、MNLI は実際のテキストのより代表的なサンプルです。 他の多くの自然言語推論データセットよりも明らかに優れています。
データセットには 400,000 を超えるケースがあり、MNLI はトレーニング モデルの例を多数提供しています。 また、モデルの学習を支援するための各サンプルのコメントも含まれています。
最終的な考え
最後に、Hugging Face データセットは、NLP の研究者や開発者にとって非常に貴重なリソースです。 Hugging Face は、さまざまなデータセットのグループを利用することで、NLP 開発のフレームワークを提供します。
Hugging Face の最大のデータセットは OpenWebText Corpus だと思います。
この高品質のデータセットには、570 GB を超えるテキスト データが含まれています。 これは、NLP モデルのトレーニングと評価のための非常に貴重なリソースです。 次のプロジェクトで OpenWebText などを使用してみることができます。
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