ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಸುಧಾರಣೆಗಳ ಹೊಸ ಅಲೆಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ. ಮತ್ತು, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿವೆ. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಮಹತ್ವವನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಅಲ್ಲದೆ, NLP ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ನೋಡುತ್ತೇವೆ.
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಎನ್ನುವುದು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಕಂಪನಿಯಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಹರಿಕಾರರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಅನುಭವಿ ಎನ್ಎಲ್ಪಿ ತಜ್ಞರಾಗಿರಲಿ, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವು ನಿಮಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನಾವು NLP ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿ.
ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, NLP ಎಂದರೇನು?
ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ. ಮಾನವ (ನೈಸರ್ಗಿಕ) ಭಾಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. NLP ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದದಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳಬಹುದು, ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆ.
ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ NLP ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. NLP ಯ ಉದ್ದೇಶವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯುವ ಅಥವಾ ಮಾತನಾಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಗ್ರಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಅವಲೋಕನ ಮುಖವನ್ನು ತಬ್ಬಿಕೊಳ್ಳುವುದು
ಮುಖವನ್ನು ತಬ್ಬಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (NLP) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ವ್ಯವಹಾರವಾಗಿದೆ. NLP ಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಅವರು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನಾರ್ಹ ಉತ್ಪನ್ನವೆಂದರೆ ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿ.
ಇದು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಇದು ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವಂತಹ ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಸ್ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಜೊತೆಗೆ, ಯಂತ್ರ-ಕಲಿಕೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಅವರ ಮಾದರಿಗಳು.
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನ ಧ್ಯೇಯವೆಂದರೆ ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು (ಎನ್ಎಲ್ಪಿ) ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು.
ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು
ಕಾರ್ನೆಲ್ ಮೂವೀ-ಡೈಲಾಗ್ಸ್ ಕಾರ್ಪಸ್
ಇದು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನಿಂದ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಕಾರ್ನೆಲ್ ಮೂವೀ-ಡೈಲಾಗ್ಸ್ ಕಾರ್ಪಸ್ ಚಲನಚಿತ್ರ ಚಿತ್ರಕಥೆಗಳಿಂದ ತೆಗೆದ ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಈ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದು.
220,579 ಚಲನಚಿತ್ರ ಪಾತ್ರಗಳ ಜೋಡಿಗಳ ನಡುವಿನ 10,292 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನೀವು ವಿವಿಧ NLP ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಭಾಷಾ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆ-ಉತ್ತರ ನೀಡುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ನೀವು ಸಂವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಏಕೆಂದರೆ ಮಾತುಕತೆಯು ಅಂತಹ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದು NLP ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ.
OpenWebText ಕಾರ್ಪಸ್
OpenWebText Corpus ಎಂಬುದು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ನೀವು ಕಾಣಬಹುದಾದ ಆನ್ಲೈನ್ ಪುಟಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಲೇಖನಗಳು, ಬ್ಲಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಫೋರಮ್ಗಳಂತಹ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಆನ್ಲೈನ್ ಪುಟಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಅವುಗಳ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
NLP ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶದಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಅಲ್ಲದೆ, ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೀವು ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಆಸ್ತಿಯಾಗಿದೆ.
ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ತಂಡವು OpenWebText Corpus ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ. ಇದು 570GB ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
ಬರ್ಟ್
BERT (ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳಿಂದ ಬೈಡೈರೆಕ್ಷನಲ್ ಎನ್ಕೋಡರ್ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು) ಒಂದು NLP ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ ಮತ್ತು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. BERT ಅನ್ನು Google AI ಭಾಷಾ ತಂಡವು ರಚಿಸಿದೆ. ಅಲ್ಲದೆ, ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ವಿಶಾಲವಾದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
BERT ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಇದು ಒಂದು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪದದ ಬದಲಿಗೆ ಪೂರ್ಣ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಒಮ್ಮೆಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಗಮನ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಅನುಕ್ರಮ ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು.
ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು ಪದಗುಚ್ಛದಲ್ಲಿನ ಪದಗಳ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು BERT ಅನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣ, ಭಾಷೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ ನೀವು BERT ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಹೆಸರಿನ ಘಟಕ ಇತರ NLP ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳ ನಡುವೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ನಿರ್ಣಯ. ಅಲ್ಲದೆ, ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರದ ಓದುವಿಕೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಇದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
SQuAD
SQuAD (ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್) ಎಂಬುದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಓದುವ ಕಾಂಪ್ರಹೆನ್ಷನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ನೀವು ಇದನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳ ಕುರಿತು 100,000 ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. SQuAD ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ.
ಇದು ಕೇವಲ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಕೀವರ್ಡ್ಗಳಿಗಿಂತ ಪಠ್ಯದ ಸಂದರ್ಭದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಪ್ರಶ್ನೆ-ಉತ್ತರ ಮತ್ತು ಇತರ ಯಂತ್ರ-ತಿಳುವಳಿಕೆ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಮಾನವರು SQuAD ನಲ್ಲಿಯೂ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, NLP ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ SQuAD ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ.
MNLI
MNLI, ಅಥವಾ ಬಹು-ಪ್ರಕಾರದ ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್, ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಮಾದರಿಗಳು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ. MNLI ಯ ಉದ್ದೇಶವು ನೀಡಿರುವ ಹೇಳಿಕೆಯು ಸತ್ಯವೇ, ಸುಳ್ಳು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಹೇಳಿಕೆಯ ಬೆಳಕಿನಲ್ಲಿ ತಟಸ್ಥವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.
MNLI ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ, ಅದು ಅನೇಕ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕಥೆಗಳಿಂದ ಸುದ್ದಿ ತುಣುಕುಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಿ ಪತ್ರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸದಿಂದಾಗಿ, MNLI ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪಠ್ಯದ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಅನೇಕ ಇತರ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ನಿರ್ಣಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ 400,000 ಪ್ರಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ, MNLI ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅವರ ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಇದು ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಫೈನಲ್ ಥಾಟ್ಸ್
ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು NLP ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ಗಳಿಗೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ NLP ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್ OpenWebText Corpus ಎಂದು ನಾವು ಭಾವಿಸುತ್ತೇವೆ.
ಈ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ 570GB ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. NLP ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಇದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಮುಂದಿನ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ನೀವು OpenWebText ಮತ್ತು ಇತರವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರತ್ಯುತ್ತರ ನೀಡಿ