ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) កំពុងឃើញរលកថ្មីនៃការកែលម្អ។ ហើយសំណុំទិន្នន័យ Hugging Face គឺនៅជួរមុខនៃនិន្នាការនេះ។ នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងមើលពីសារៈសំខាន់នៃសំណុំទិន្នន័យ Hugging Face។
ដូចគ្នានេះផងដែរយើងនឹងឃើញពីរបៀបដែលពួកគេអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលនិងវាយតម្លៃគំរូ NLP ។
Hugging Face គឺជាក្រុមហ៊ុនដែលផ្គត់ផ្គង់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវសំណុំទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា។
មិនថាអ្នកជាអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង ឬអ្នកជំនាញ NLP ដែលមានបទពិសោធន៍នោះទេ ទិន្នន័យដែលបានផ្តល់នៅលើ Hugging Face នឹងមានប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នក។ ចូលរួមជាមួយយើងនៅពេលយើងស្វែងយល់ពីវិស័យ NLP និងស្វែងយល់អំពីសក្តានុពលនៃសំណុំទិន្នន័យ Hugging Face។
ទីមួយ តើ NLP ជាអ្វី?
ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) គឺជាសាខាមួយរបស់ ក្លែងបន្លំ. វាសិក្សាពីរបៀបដែលកុំព្យូទ័រធ្វើអន្តរកម្មជាមួយភាសារបស់មនុស្ស (ធម្មជាតិ)។ NLP រួមបញ្ចូលការបង្កើតគំរូដែលមានសមត្ថភាពយល់ដឹង និងបកស្រាយភាសាមនុស្ស។ ដូច្នេះ ក្បួនដោះស្រាយអាចអនុវត្តភារកិច្ចដូចជាការបកប្រែភាសា។ ការវិភាគមនោសញ្ចេតនានិងការផលិតអត្ថបទ។
NLP ត្រូវបានប្រើក្នុងផ្នែកមួយចំនួនរួមទាំងសេវាអតិថិជន ទីផ្សារ និងផ្នែកថែទាំសុខភាព។ គោលបំណងនៃ NLP គឺអនុញ្ញាតឱ្យកុំព្យូទ័រធ្វើការបកស្រាយ និងយល់ភាសារបស់មនុស្ស ដូចដែលវាត្រូវបានសរសេរ ឬនិយាយក្នុងលក្ខណៈជិតស្និទ្ធនឹងមនុស្ស។
ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃ មុខឱប
មុខឱប គឺជាដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) និងអាជីវកម្មបច្ចេកវិទ្យារៀនម៉ាស៊ីន។ ពួកគេផ្តល់ធនធានជាច្រើនដើម្បីជួយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ក្នុងការបន្តតំបន់នៃ NLP ។ ផលិតផលដែលគួរឱ្យកត់សម្គាល់បំផុតរបស់ពួកគេគឺបណ្ណាល័យ Transformers ។
វាត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់កម្មវិធីដំណើរការភាសាធម្មជាតិ។ ដូចគ្នានេះផងដែរវាផ្តល់នូវគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុនសម្រាប់ភារកិច្ច NLP ជាច្រើនដូចជាការបកប្រែភាសា និងការឆ្លើយសំណួរ។
Hugging Face បន្ថែមពីលើបណ្ណាល័យ Transformers ផ្តល់នូវវេទិកាសម្រាប់ការចែករំលែកសំណុំទិន្នន័យការរៀនដោយម៉ាស៊ីន។ នេះធ្វើឱ្យវាអាចចូលប្រើគុណភាពខ្ពស់បានយ៉ាងឆាប់រហ័ស សំណុំទិន្នន័យសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល ម៉ូដែលរបស់ពួកគេ។
បេសកកម្មរបស់ Hugging Face គឺធ្វើឱ្យដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) កាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍។
សំណុំទិន្នន័យមុខឱបដ៏ពេញនិយមបំផុត។
Cornell Movie-Dialogs Corpus
នេះគឺជាសំណុំទិន្នន័យល្បីពី Hugging Face។ Cornell Movie-Dialogs Corpus រួមមានការសន្ទនាដែលយកចេញពីការចាក់បញ្ចាំងភាពយន្ត។ គំរូដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) អាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលដោយប្រើទិន្នន័យអត្ថបទដ៏ទូលំទូលាយនេះ។
ការជួបសន្ទនាច្រើនជាង 220,579 រវាងគូតួអង្គភាពយន្ត 10,292 ត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងការប្រមូល។
អ្នកអាចប្រើសំណុំទិន្នន័យនេះសម្រាប់កិច្ចការផ្សេងៗរបស់ NLP ។ ឧទាហរណ៍ អ្នកអាចបង្កើតគម្រោងបង្កើតភាសា និងសំណួរចម្លើយ។ អ្នកក៏អាចបង្កើតប្រព័ន្ធសន្ទនាផងដែរ។ ព្រោះកិច្ចពិភាក្សានេះគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទយ៉ាងទូលំទូលាយបែបនេះ។ សំណុំទិន្នន័យក៏ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងគម្រោងស្រាវជ្រាវផងដែរ។
ដូច្នេះហើយ នេះគឺជាឧបករណ៍មានប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ NLP ។
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus គឺជាបណ្តុំនៃទំព័រអនឡាញ ដែលអ្នកអាចរកបាននៅលើវេទិកា Hugging Face។ សំណុំទិន្នន័យនេះរួមមានទំព័រអនឡាញជាច្រើនដូចជា អត្ថបទ ប្លុក និងវេទិកា។ លើសពីនេះ ទាំងអស់នេះត្រូវបានជ្រើសរើសសម្រាប់គុណភាពខ្ពស់របស់ពួកគេ។
សំណុំទិន្នន័យមានតម្លៃជាពិសេសសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងវាយតម្លៃគំរូ NLP ។ ដូច្នេះ អ្នកអាចប្រើសំណុំទិន្នន័យនេះសម្រាប់កិច្ចការដូចជាការបកប្រែ និងការសង្ខេប។ ដូចគ្នានេះផងដែរ អ្នកអាចធ្វើការវិភាគមនោសញ្ចេតនាដោយប្រើសំណុំទិន្នន័យនេះ ដែលជាទ្រព្យសម្បត្តិដ៏ធំសម្រាប់កម្មវិធីជាច្រើន។
ក្រុម Hugging Face បានរៀបចំ OpenWebText Corpus ដើម្បីផ្តល់នូវគំរូដែលមានគុណភាពខ្ពស់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល។ វាជាសំណុំទិន្នន័យធំដែលមានទិន្នន័យអត្ថបទច្រើនជាង 570GB ។
បាស
BERT (តំណាងការអ៊ិនកូដពីរទិសពីប្លែង) គឺជាគំរូ NLP ។ វាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន ហើយអាចចូលប្រើបាននៅលើវេទិកា Hugging Face។ BERT ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយក្រុម Google AI Language។ ដូចគ្នានេះផងដែរ វាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យអត្ថបទដ៏ធំ ដើម្បីយល់បរិបទនៃពាក្យនៅក្នុងឃ្លាមួយ។
ដោយសារតែ BERT គឺជាគំរូដែលមានមូលដ្ឋានលើប្លែង វាអាចដំណើរការលំដាប់បញ្ចូលពេញលេញក្នុងពេលតែមួយ ជំនួសឱ្យពាក្យមួយក្នុងពេលតែមួយ។ ម៉ូដែលដែលមានមូលដ្ឋានលើប្លែងប្រើ យន្ដការយកចិត្តទុកដាក់ ដើម្បីបកស្រាយការបញ្ចូលតាមលំដាប់លំដោយ។
លក្ខណៈពិសេសនេះអនុញ្ញាតឱ្យ BERT ចាប់យកបរិបទនៃពាក្យនៅក្នុងឃ្លាមួយ។
អ្នកអាចប្រើ BERT សម្រាប់ការចាត់ថ្នាក់អត្ថបទ ការយល់ដឹងភាសា។ អង្គភាពដែលមានឈ្មោះ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងដំណោះស្រាយស្នូល ក្នុងចំណោមកម្មវិធី NLP ផ្សេងទៀត។ ដូចគ្នានេះផងដែរ វាមានអត្ថប្រយោជន៍ក្នុងការបង្កើតអត្ថបទ និងការយល់ដឹងពីការអានម៉ាស៊ីន។
ក្រុម
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) គឺជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យនៃសំណួរ និងចម្លើយ។ អ្នកអាចប្រើវាដើម្បីបង្វឹកគំរូការយល់ដឹងរបស់ម៉ាស៊ីន។ សំណុំទិន្នន័យរួមមានសំណួរ និងចម្លើយជាង 100,000 លើប្រធានបទផ្សេងៗគ្នា។ SQuAD ខុសពីសំណុំទិន្នន័យពីមុន។
វាផ្តោតលើសំណួរដែលទាមទារចំណេះដឹងអំពីបរិបទនៃអត្ថបទ ជាជាងគ្រាន់តែពាក្យគន្លឹះដែលត្រូវគ្នា។
ជាលទ្ធផល វាជាធនធានដ៏ល្អសម្រាប់បង្កើត និងសាកល្បងគំរូសម្រាប់សំណួរ-ចម្លើយ និងកិច្ចការស្វែងយល់ពីម៉ាស៊ីនផ្សេងទៀត។ មនុស្សសរសេរសំណួរនៅក្នុង SQUAD ផងដែរ។ នេះផ្តល់នូវកម្រិតខ្ពស់នៃគុណភាពនិងភាពជាប់លាប់។
សរុបមក SQuAD គឺជាធនធានដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ NLP ។
MNLI
MNLI ឬ Multi-Genre Natural Language Inference គឺជាសំណុំទិន្នន័យដែលប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាល និងសាកល្បង ម៉ូដែលរៀនម៉ាស៊ីន សម្រាប់ការសន្និដ្ឋានភាសាធម្មជាតិ។ គោលបំណងនៃ MNLI គឺដើម្បីកំណត់ថាតើសេចក្តីថ្លែងការណ៍ដែលបានផ្តល់ឱ្យគឺពិត មិនពិត ឬអព្យាក្រឹត ដោយពន្លឺនៃសេចក្តីថ្លែងការណ៍មួយផ្សេងទៀត។
MNLI ខុសពីសំណុំទិន្នន័យមុន ដែលវាគ្របដណ្តប់អត្ថបទជាច្រើនពីប្រភេទជាច្រើន។ ប្រភេទទាំងនេះមានភាពខុសគ្នាពីរឿងប្រឌិតទៅជាព័ត៌មាន និងឯកសាររដ្ឋាភិបាល។ ដោយសារតែភាពប្រែប្រួលនេះ MNLI គឺជាគំរូតំណាងកាន់តែច្រើននៃអត្ថបទពិភពពិត។ ជាក់ស្តែងវាល្អប្រសើរជាងសំណុំទិន្នន័យការសន្និដ្ឋានជាភាសាធម្មជាតិជាច្រើនទៀត។
ជាមួយនឹងករណីជាង 400,000 នៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យ MNLI ផ្តល់នូវឧទាហរណ៍មួយចំនួនធំសម្រាប់គំរូបណ្តុះបណ្តាល។ វាក៏មានមតិយោបល់សម្រាប់គំរូនីមួយៗ ដើម្បីជួយដល់គំរូក្នុងការរៀនសូត្ររបស់ពួកគេ។
គំនិតចុងក្រោយ
ជាចុងក្រោយ សំណុំទិន្នន័យ Hugging Face គឺជាធនធានដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ NLP ។ Hugging Face ផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ NLP ដោយប្រើប្រាស់ក្រុមចម្រុះនៃសំណុំទិន្នន័យ។
យើងគិតថាសំណុំទិន្នន័យដ៏អស្ចារ្យបំផុតរបស់ Hugging Face គឺ OpenWebText Corpus ។
សំណុំទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់នេះមានទិន្នន័យអត្ថបទលើសពី 570GB ។ វាគឺជាធនធានដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងវាយតម្លៃគំរូ NLP ។ អ្នកអាចសាកល្បងប្រើ OpenWebText និងផ្សេងទៀតនៅក្នុងគម្រោងបន្ទាប់របស់អ្នក។
សូមផ្ដល់យោបល់