Natural Language Processing (NLP) nyekseni gelombang dandan anyar. Lan, dataset Hugging Face ana ing ngarep tren iki. Ing artikel iki, kita bakal ndeleng pentinge dataset Hugging Face.
Uga, kita bakal weruh carane bisa digunakake kanggo nglatih lan netepake model NLP.
Hugging Face minangka perusahaan sing nyedhiyakake pangembang kanthi macem-macem set data.
Apa sampeyan pamula utawa spesialis NLP sing berpengalaman, data sing diwenehake ing Hugging Face bakal migunani kanggo sampeyan. Gabung karo kita nalika njelajah lapangan NLP lan sinau babagan potensial dataset Hugging Face.
Pisanan, Apa NLP?
Natural Language Processing (NLP) minangka cabang saka Kacerdhasan gawéyan. Iku nyinaoni carane komputer sesambungan karo basa manungsa (alam). NLP mbutuhake nggawe model sing bisa ngerteni lan napsirake basa manungsa. Mula, algoritma bisa nindakake tugas kayata terjemahan basa, analisis sentimen, lan produksi teks.
NLP digunakake ing macem-macem wilayah, kalebu layanan pelanggan, marketing, lan kesehatan. Tujuan NLP yaiku supaya komputer bisa napsirake lan ngerti basa manungsa kaya sing ditulis utawa diucapake kanthi cara sing cedhak karo manungsa.
Ringkesan saka Rangkul Pasuryan
Rangkul Pasuryan yaiku pangolahan basa alami (NLP) lan bisnis teknologi pembelajaran mesin. Dheweke nyedhiyakake macem-macem sumber daya kanggo nulung pangembang kanggo ngembangake wilayah NLP. Produk sing paling penting yaiku perpustakaan Transformers.
Iki dirancang kanggo aplikasi pangolahan basa alami. Uga, nyedhiyakake model sing wis dilatih kanggo macem-macem tugas NLP kayata terjemahan basa lan njawab pitakonan.
Hugging Face, saliyane perpustakaan Transformers, nawakake platform kanggo nuduhake dataset machine learning. Iki ndadekake iku bisa kanggo cepet ngakses kualitas dhuwur dataset kanggo latihan model-modele.
Misi Hugging Face yaiku nggawe pangolahan basa alami (NLP) luwih gampang diakses para pangembang.
Dataset Pasuryan Merangkul Paling Populer
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Iki minangka dataset kondhang saka Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus kalebu dialog sing dijupuk saka skenario film. Model pangolahan basa alami (NLP) bisa uga dilatih nggunakake data teks sing akeh iki.
Luwih saka 220,579 dialog ing antarane 10,292 pasangan karakter film kalebu ing koleksi kasebut.
Sampeyan bisa nggunakake set data iki kanggo macem-macem tugas NLP. Contone, sampeyan bisa ngembangake proyek nggawe basa lan njawab pitakonan. Uga, sampeyan bisa nggawe sistem dialog. amarga rembugan kasebut kalebu topik sing wiyar. Dataset uga wis akeh digunakake ing proyek riset.
Mula, iki minangka alat sing migunani banget kanggo peneliti lan pangembang NLP.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus minangka koleksi kaca online sing bisa ditemokake ing platform Hugging Face. Dataset iki kalebu macem-macem kaca online, kayata artikel, blog, lan forum. Kajaba iku, kabeh iki dipilih kanggo kualitas dhuwur.
Dataset kasebut penting banget kanggo latihan lan pambiji model NLP. Mula, sampeyan bisa nggunakake set data iki kanggo tugas kaya terjemahan, lan ringkesan. Uga, sampeyan bisa nindakake analisis sentimen nggunakake dataset iki sing dadi aset gedhe kanggo akeh aplikasi.
Tim Hugging Face ngatur OpenWebText Corpus kanggo nyedhiyakake sampel sing berkualitas kanggo latihan. Iki minangka set data gedhe kanthi data teks luwih saka 570GB.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) minangka model NLP. Wis wis dilatih lan bisa diakses ing platform Hugging Face. BERT digawe dening tim Google AI Language. Uga, dilatih ing set data teks sing akeh kanggo nangkep konteks tembung ing frase.
Amarga BERT minangka model basis trafo, bisa ngolah urutan input lengkap bebarengan tinimbang siji tembung sekaligus. A model basis trafo nggunakake mekanisme manungsa waé kanggo napsirake input sekuensial.
Fitur iki ngidini BERT nangkep konteks tembung ing frase.
Sampeyan bisa nggunakake BERT kanggo kategorisasi teks, pemahaman basa, jenenge entitas identifikasi, lan resolusi coreference, antarane aplikasi NLP liyane. Uga, migunani kanggo ngasilake teks lan ngerti maca mesin.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) minangka basis data pitakonan lan jawaban. Sampeyan bisa digunakake kanggo nglatih model pangerten maca mesin. Dataset kalebu luwih saka 100,000 pitakonan lan tanggapan babagan macem-macem topik. SQuAD beda karo set data sadurunge.
Fokus ing pitakon sing mbutuhake kawruh babagan konteks teks tinimbang mung cocog karo tembung kunci.
Akibaté, iki minangka sumber daya sing apik kanggo nggawe lan nguji model kanggo njawab pitakonan lan tugas pangerten mesin liyane. Manungsa uga nulis pitakonan ing SQuAD. Iki nyedhiyakake kualitas lan konsistensi sing dhuwur.
Sakabèhé, SQuAD minangka sumber daya sing penting kanggo peneliti lan pangembang NLP.
MNLI
MNLI, utawa Multi-Genre Natural Language Inference, minangka set data sing digunakake kanggo nglatih lan nguji model pembelajaran mesin kanggo inferensi basa alam. Tujuan MNLI yaiku kanggo ngenali apa pernyataan sing diwenehake bener, salah, utawa netral miturut pernyataan liyane.
MNLI beda karo set data sadurunge amarga nyakup macem-macem teks saka pirang-pirang genre. Genre iki beda-beda saka fiksi nganti potongan berita, lan koran pemerintah. Amarga variasi iki, MNLI minangka conto sing luwih representatif saka teks donya nyata. Temenan luwih apik tinimbang pirang-pirang set data inferensi basa alam liyane.
Kanthi luwih saka 400,000 kasus ing set data, MNLI nyedhiyakake akeh conto kanggo model latihan. Uga ngemot komentar kanggo saben sampel kanggo mbantu model sinau.
final Pikiran
Pungkasan, kumpulan data Hugging Face minangka sumber daya sing ora ana regane kanggo peneliti lan pangembang NLP. Hugging Face nyedhiyakake kerangka kanggo pangembangan NLP kanthi nggunakake macem-macem klompok dataset.
Kita mikir dataset paling gedhe Hugging Face yaiku OpenWebText Corpus.
Dataset kualitas dhuwur iki ngemot luwih saka 570GB data teks. Iki minangka sumber daya sing larang regane kanggo latihan lan ngevaluasi model NLP. Sampeyan bisa nyoba nggunakake OpenWebText lan liya-liyane ing proyek sabanjure.
Ninggalake a Reply