Natural Language Processing (NLP) жақсартулардың жаңа толқынының куәсі болып отыр. Hugging Face деректер жинағы осы трендтің алдыңғы қатарында. Бұл мақалада біз Hugging Face деректер жиынының маңыздылығын қарастырамыз.
Сондай-ақ, біз оларды NLP үлгілерін оқыту және бағалау үшін қалай қолдануға болатынын көреміз.
Hugging Face - әзірлеушілерге әртүрлі деректер жиынтығын беретін компания.
Сіз жаңадан бастаушы болсаңыз да, тәжірибелі NLP маманы болсаңыз да, Hugging Face қолданбасында берілген деректер сізге пайдалы болады. Бізге қосылыңыз, біз NLP саласын зерттеп, Hugging Face деректер жиынының әлеуеті туралы білеміз.
Біріншіден, NLP дегеніміз не?
Natural Language Processing (NLP) – бір саласы жасанды интеллект. Ол компьютерлердің адам (табиғи) тілдерімен қалай әрекеттесетінін зерттейді. NLP адам тілін түсінуге және түсіндіруге қабілетті модельдерді құруды талап етеді. Демек, алгоритмдер тілді аудару, көңіл-күйді талдау, және мәтін шығару.
NLP әртүрлі салаларда, соның ішінде тұтынушыларға қызмет көрсету, маркетинг және денсаулық сақтау салаларында қолданылады. NLP мақсаты - компьютерлерге адам тілін адамдар тіліне жақын жазылған немесе айтылғандай түсіндіруге және түсінуге мүмкіндік беру.
шолу Бет құшақтау
Бет құшақтау табиғи тілді өңдеу (NLP) және машиналық оқыту технологиясы бизнесі болып табылады. Олар әзірлеушілерге NLP саласын одан әрі дамытуға көмектесетін ресурстардың кең спектрін ұсынады. Олардың ең назар аударарлық өнімі - Transformers кітапханасы.
Ол табиғи тілді өңдеу қолданбаларына арналған. Сондай-ақ, ол тілге аудару және сұраққа жауап беру сияқты әртүрлі NLP тапсырмалары үшін алдын ала дайындалған үлгілерді ұсынады.
Hugging Face, Transformers кітапханасына қосымша, машиналық оқыту деректер жиынын ортақ пайдалануға арналған платформаны ұсынады. Бұл жоғары сапаға жылдам қол жеткізуге мүмкіндік береді оқытуға арналған деректер жиынтығы олардың үлгілері.
Hugging Face миссиясы - табиғи тілді өңдеуді (NLP) әзірлеушілер үшін қолжетімді ету.
Ең танымал құшақтайтын бет деректер жинағы
Корнелл фильм-диалогтары корпусы
Бұл Hugging Face ұсынған белгілі деректер жинағы. Cornell Movie-Dialogs корпусы фильм сценарийлерінен алынған диалогтардан тұрады. Табиғи тілді өңдеу (NLP) үлгілері мәтіндік деректердің осы кең көлемін пайдалана отырып оқытылуы мүмкін.
Жинаққа 220,579 10,292 фильм кейіпкерлері жұбының арасындағы XNUMX XNUMX диалогтық кездесу енгізілген.
Сіз бұл деректер жинағын әртүрлі NLP тапсырмалары үшін пайдалана аласыз. Мысалы, тіл жасау және сұрақ-жауап жобаларын жасауға болады. Сондай-ақ, диалог жүйелерін жасауға болады. өйткені келіссөздер тақырыптардың кең ауқымын қамтиды. Деректер жинағы ғылыми жобаларда да кеңінен пайдаланылды.
Демек, бұл NLP зерттеушілері мен әзірлеушілері үшін өте пайдалы құрал.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus - бұл Hugging Face платформасында табуға болатын онлайн беттер жинағы. Бұл деректер жинағы мақалалар, блогтар және форумдар сияқты онлайн беттердің кең ауқымын қамтиды. Оның үстіне, бұлардың барлығы жоғары сапасы үшін таңдалған.
Деректер жинағы әсіресе NLP үлгілерін оқыту және бағалау үшін құнды. Демек, бұл деректер жинағын аударма және қорытындылау сияқты тапсырмалар үшін пайдалана аласыз. Сондай-ақ, көптеген қолданбалар үшін үлкен актив болып табылатын осы деректер жиынтығын пайдаланып, көңіл-күй талдауын жасай аласыз.
Hugging Face командасы оқыту үшін жоғары сапалы үлгіні қамтамасыз ету үшін OpenWebText корпусын құрды. Бұл 570 ГБ-тан астам мәтіндік деректері бар үлкен деректер жинағы.
БЕРТ
BERT (Трансформаторлардан екі бағытты кодтаушы өкілдіктер) - NLP үлгісі. Ол алдын ала дайындалған және Hugging Face платформасында қолжетімді. BERT Google AI Language командасымен жасалған. Сондай-ақ, ол сөз тіркесіндегі сөздердің контекстін түсіну үшін кең мәтіндік деректер жинағында оқытылады.
BERT трансформаторға негізделген модель болғандықтан, ол бір уақытта бір сөздің орнына толық кіріс тізбегін бірден өңдей алады. Трансформаторға негізделген модель қолданылады назар аудару механизмдері ретті енгізуді интерпретациялау үшін.
Бұл мүмкіндік BERT-ке сөз тіркесіндегі сөздердің контекстін түсінуге мүмкіндік береді.
BERT-ті мәтінді санаттау, тілді түсіну, аталған нысан басқа NLP қолданбаларының арасында сәйкестендіру және негізгі анықтамалық рұқсат. Сондай-ақ, бұл мәтінді құруда және машинаның оқуын түсінуде пайдалы.
SQuAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) – сұрақтар мен жауаптардың мәліметтер базасы. Оны машинада оқуды түсіну үлгілерін үйрету үшін пайдалануға болады. Деректер жиынтығы әртүрлі тақырыптар бойынша 100,000 XNUMX-нан астам сұрақтар мен жауаптарды қамтиды. SQuAD алдыңғы деректер жиындарынан ерекшеленеді.
Ол тек кілт сөздерді сәйкестендіруге емес, мәтіннің контекстін білуді талап ететін сұрауларға назар аударады.
Нәтижесінде, бұл сұрақ-жауап және басқа машинаны түсіну тапсырмалары үшін үлгілерді жасау және сынау үшін тамаша ресурс. Адамдар сұрақтарды SQuAD жүйесінде де жазады. Бұл жоғары сапа мен жүйелілікті қамтамасыз етеді.
Жалпы, SQuAD NLP зерттеушілері мен әзірлеушілері үшін құнды ресурс болып табылады.
MNLI
MNLI немесе көп жанрлы табиғи тіл туралы қорытынды – оқыту және сынау үшін пайдаланылатын деректер жинағы машиналық оқыту модельдері табиғи тіл туралы қорытынды жасау үшін. MNLI мақсаты - берілген мәлімдеменің басқа мәлімдемеге қатысты ақиқат, жалған немесе бейтарап екенін анықтау.
MNLI алдыңғы деректер жиынынан ерекшеленеді, ол көптеген жанрдағы мәтіндердің кең ауқымын қамтиды. Бұл жанрлар көркем әдебиеттен жаңалықтарға және мемлекеттік басылымдарға дейін өзгереді. Осы өзгергіштікке байланысты MNLI нақты әлемдегі мәтіннің неғұрлым өкілді үлгісі болып табылады. Бұл көптеген басқа табиғи тіл қорытынды деректер жиындарына қарағанда жақсырақ.
Деректер жиынындағы 400,000 XNUMX-нан астам жағдаймен MNLI оқыту үлгілері үшін мысалдардың айтарлықтай санын ұсынады. Сондай-ақ ол үлгілерді үйренуге көмектесу үшін әрбір үлгіге арналған түсініктемелерден тұрады.
Қорытынды ой
Соңында, Hugging Face деректер жинағы NLP зерттеушілері мен әзірлеушілері үшін баға жетпес ресурс болып табылады. Hugging Face әр түрлі деректер жиынтығын пайдалану арқылы NLP әзірлеуге негіз береді.
Біздің ойымызша, Hugging Face бағдарламасының ең үлкен деректер жинағы OpenWebText Corpus.
Бұл жоғары сапалы деректер жиынында 570 ГБ-тан астам мәтіндік деректер бар. Бұл NLP үлгілерін оқыту және бағалау үшін баға жетпес ресурс. Келесі жобаларда OpenWebText және басқаларды пайдаланып көруге болады.
пікір қалдыру