ბუნებრივი ენების დამუშავება (NLP) გაუმჯობესების ახალ ტალღას განიცდის. და, Hugging Face მონაცემთა ნაკრები ამ ტენდენციის წინა პლანზეა. ამ სტატიაში ჩვენ განვიხილავთ Hugging Face მონაცემთა ნაკრების მნიშვნელობას.
ასევე, ჩვენ ვნახავთ, თუ როგორ შეიძლება მათი გამოყენება NLP მოდელების ტრენინგისა და შესაფასებლად.
Hugging Face არის კომპანია, რომელიც აწვდის დეველოპერებს მონაცემთა მრავალფეროვნებით.
იქნება თქვენ დამწყები თუ გამოცდილი NLP სპეციალისტი, Hugging Face-ზე მოწოდებული მონაცემები თქვენთვის სასარგებლო იქნება. შემოგვიერთდით, როდესაც შევისწავლით NLP-ის სფეროს და გაეცანით Hugging Face მონაცემთა ნაკრების პოტენციალს.
პირველ რიგში, რა არის NLP?
ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) არის ფილიალი ხელოვნური ინტელექტი. ის სწავლობს, თუ როგორ ურთიერთობენ კომპიუტერები ადამიანის (ბუნებრივ) ენებთან. NLP გულისხმობს მოდელების შექმნას, რომლებსაც შეუძლიათ ადამიანის ენის გაგება და ინტერპრეტაცია. ამრიგად, ალგორითმებს შეუძლიათ შეასრულონ ისეთი ამოცანები, როგორიცაა ენის თარგმნა, განწყობის ანალიზიდა ტექსტის წარმოება.
NLP გამოიყენება სხვადასხვა სფეროში, მათ შორის მომხმარებელთა მომსახურებაში, მარკეტინგისა და ჯანდაცვის სფეროში. NLP-ის მიზანია კომპიუტერებს დაუშვას ადამიანის ენის ინტერპრეტაცია და გაგება ისე, როგორც ის იწერება ან ლაპარაკობს ადამიანებთან ახლოს.
მიმოხილვა სახეზე ჩახუტება
სახეზე ჩახუტება არის ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) და მანქანათმცოდნეობის ტექნოლოგიების ბიზნესი. ისინი უზრუნველყოფენ რესურსების ფართო სპექტრს, რათა დაეხმარონ დეველოპერებს NLP-ის სფეროს შემდგომ განვითარებაში. მათი ყველაზე საყურადღებო პროდუქტია ტრანსფორმერების ბიბლიოთეკა.
იგი შექმნილია ბუნებრივი ენის დამუშავების აპლიკაციებისთვის. ასევე, ის უზრუნველყოფს წინასწარ მომზადებულ მოდელებს სხვადასხვა NLP ამოცანებისთვის, როგორიცაა ენის თარგმნა და კითხვებზე პასუხის გაცემა.
Hugging Face, გარდა ტრანსფორმერების ბიბლიოთეკისა, გთავაზობთ პლატფორმას მანქანური სწავლების მონაცემთა ნაკრების გასაზიარებლად. ეს შესაძლებელს ხდის სწრაფად წვდომას მაღალ ხარისხზე მონაცემთა ნაკრები ტრენინგისთვის მათი მოდელები.
Hugging Face-ის მისიაა დეველოპერებისთვის ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP) უფრო ხელმისაწვდომი გახადოს.
ყველაზე პოპულარული ჩახუტებული სახის მონაცემთა ნაკრები
Cornell Movie-Dialogs Corpus
ეს არის ცნობილი მონაცემთა ნაკრები Hugging Face-დან. Cornell Movie-Dialogs Corpus მოიცავს დიალოგებს, რომლებიც აღებულია ფილმების სცენარიდან. ბუნებრივი ენის დამუშავების (NLP) მოდელები შეიძლება ივარჯიშონ ამ ვრცელი ტექსტის მონაცემების გამოყენებით.
კოლექციაში შედის 220,579-ზე მეტი დიალოგური შეხვედრა 10,292 ფილმის პერსონაჟების წყვილს შორის.
თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს მონაცემთა ნაკრები NLP-ის სხვადასხვა ამოცანებისთვის. მაგალითად, შეგიძლიათ განავითაროთ ენის შექმნა და კითხვა-პასუხის პროექტები. ასევე, შეგიძლიათ შექმნათ დიალოგის სისტემები. რადგან მოლაპარაკებები მოიცავს თემების ასეთ ფართო სპექტრს. მონაცემთა ნაკრები ასევე ფართოდ იქნა გამოყენებული კვლევით პროექტებში.
აქედან გამომდინარე, ეს არის ძალიან სასარგებლო ინსტრუმენტი NLP მკვლევარებისთვის და დეველოპერებისთვის.
OpenWebText კორპუსი
OpenWebText Corpus არის ონლაინ გვერდების კოლექცია, რომელიც შეგიძლიათ იპოვოთ Hugging Face პლატფორმაზე. ეს მონაცემთა ნაკრები მოიცავს ონლაინ გვერდების ფართო სპექტრს, როგორიცაა სტატიები, ბლოგები და ფორუმები. გარდა ამისა, ეს ყველაფერი შეირჩა მათი მაღალი ხარისხის გამო.
მონაცემთა ნაკრები განსაკუთრებით ღირებულია NLP მოდელების ტრენინგისა და შეფასებისთვის. აქედან გამომდინარე, თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს მონაცემთა ნაკრები ისეთი ამოცანებისთვის, როგორიცაა თარგმანი და შეჯამება. ასევე, შეგიძლიათ განახორციელოთ განწყობის ანალიზი ამ მონაცემთა ნაკრების გამოყენებით, რომელიც არის უზარმაზარი აქტივი მრავალი აპლიკაციისთვის.
Hugging Face გუნდმა მოამზადა OpenWebText Corpus, რათა უზრუნველყოს მაღალი ხარისხის ნიმუში ტრენინგისთვის. ეს არის დიდი მონაცემთა ნაკრები 570 გბ-ზე მეტი ტექსტური მონაცემებით.
ბერტი
BERT (ორმხრივი კოდირების წარმოდგენები ტრანსფორმერებისგან) არის NLP მოდელი. ის წინასწარ იყო გაწვრთნილი და ხელმისაწვდომია Hugging Face პლატფორმაზე. BERT შეიქმნა Google AI Language გუნდის მიერ. ასევე, ის ივარჯიშება ტექსტის უზარმაზარ მონაცემთა ბაზაზე, რათა გაიაზროს სიტყვების კონტექსტი ფრაზის სახით.
იმის გამო, რომ BERT არის ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელი, მას შეუძლია ერთდროულად დაამუშავოს შეყვანის სრული თანმიმდევრობა ერთდროულად ერთი სიტყვის ნაცვლად. ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული მოდელი იყენებს ყურადღების მექანიზმები თანმიმდევრული შეყვანის ინტერპრეტაცია.
ეს ფუნქცია BERT-ს აძლევს საშუალებას გაითავისოს ფრაზის სიტყვების კონტექსტი.
შეგიძლიათ გამოიყენოთ BERT ტექსტის კატეგორიზაციისთვის, ენის გაგებისთვის, დასახელებული ერთეული იდენტიფიკაცია და კორექტირების გარჩევადობა, სხვა NLP აპლიკაციებს შორის. ასევე, ის სასარგებლოა ტექსტის გენერირებაში და მანქანური კითხვის გაგებაში.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) არის კითხვებისა და პასუხების მონაცემთა ბაზა. მისი გამოყენება შეგიძლიათ მანქანით წაკითხულის გააზრების მოდელების მოსამზადებლად. მონაცემთა ნაკრები მოიცავს 100,000-ზე მეტ კითხვას და პასუხს სხვადასხვა თემებზე. SQuAD განსხვავდება წინა მონაცემთა ნაკრებისგან.
ის ფოკუსირებულია შეკითხვებზე, რომლებიც მოითხოვს ტექსტის კონტექსტის ცოდნას და არა მხოლოდ საკვანძო სიტყვების შესატყვისს.
შედეგად, ეს არის შესანიშნავი რესურსი კითხვების პასუხის გაცემის და სხვა მანქანების გაგებისთვის მოდელების შესაქმნელად და შესამოწმებლად. ადამიანები კითხვებს SQuAD-შიც წერენ. ეს უზრუნველყოფს ხარისხისა და თანმიმდევრულობის მაღალ ხარისხს.
საერთო ჯამში, SQuAD არის ღირებული რესურსი NLP მკვლევარებისთვის და დეველოპერებისთვის.
MNLI
MNLI, ან Multi-Genre Natural Language Inference, არის მონაცემთა ნაკრები, რომელიც გამოიყენება ტრენინგისა და ტესტირებისთვის მანქანათმცოდნეობის მოდელები ბუნებრივი ენის დასკვნისთვის. MNLI-ის მიზანია დაადგინოს, არის თუ არა მოცემული განცხადება ჭეშმარიტი, მცდარი ან ნეიტრალური სხვა განცხადების გათვალისწინებით.
MNLI განსხვავდება წინა მონაცემთა ნაკრებისგან იმით, რომ იგი მოიცავს მრავალი ჟანრის ტექსტების ფართო სპექტრს. ეს ჟანრები განსხვავდება მხატვრული ლიტერატურიდან ახალ ამბებსა და სამთავრობო გაზეთებამდე. ამ ცვალებადობის გამო, MNLI არის რეალური ტექსტის უფრო წარმომადგენლობითი ნიმუში. აშკარად უკეთესია, ვიდრე ბევრი სხვა ბუნებრივი ენის დასკვნის მონაცემთა ნაკრები.
მონაცემთა ნაკრებში 400,000-ზე მეტი შემთხვევის გათვალისწინებით, MNLI იძლევა მაგალითების მნიშვნელოვან რაოდენობას ტრენინგის მოდელებისთვის. ის ასევე შეიცავს კომენტარებს თითოეული ნიმუშისთვის, რათა დაეხმაროს მოდელებს სწავლაში.
საბოლოო ფიქრები
და ბოლოს, Hugging Face მონაცემთა ნაკრები არის ფასდაუდებელი რესურსი NLP მკვლევარებისთვის და დეველოპერებისთვის. Hugging Face უზრუნველყოფს NLP განვითარების ჩარჩოს მონაცემთა ნაკრების მრავალფეროვანი ჯგუფის გამოყენებით.
ჩვენ ვფიქრობთ, რომ Hugging Face-ის უდიდესი მონაცემთა ნაკრები არის OpenWebText Corpus.
ეს მაღალი ხარისხის მონაცემთა ნაკრები შეიცავს 570 გბაიტზე მეტ ტექსტურ მონაცემს. ეს არის ფასდაუდებელი რესურსი NLP მოდელების ტრენინგისა და შეფასებისთვის. შეგიძლიათ სცადოთ OpenWebText-ის და სხვათა გამოყენება თქვენს შემდეგ პროექტებში.
დატოვე პასუხი