자연어 처리(NLP)는 새로운 개선의 물결을 목격하고 있습니다. 그리고 Hugging Face 데이터 세트는 이러한 추세의 최전선에 있습니다. 이 기사에서는 Hugging Face 데이터 세트의 중요성을 살펴보겠습니다.
또한 NLP 모델을 훈련하고 평가하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 알아봅니다.
Hugging Face는 개발자에게 다양한 데이터 세트를 제공하는 회사입니다.
초보자이든 경험이 풍부한 NLP 전문가이든 Hugging Face에서 제공되는 데이터는 유용할 것입니다. NLP 분야를 탐색하고 Hugging Face 데이터 세트의 잠재력에 대해 알아보는 데 참여하세요.
먼저 NLP란?
자연어 처리(NLP)는 인공 지능. 컴퓨터가 인간(자연) 언어와 상호 작용하는 방식을 연구합니다. NLP는 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있는 모델을 만드는 것을 수반합니다. 따라서 알고리즘은 언어 번역, 심리 분석, 텍스트 제작.
NLP는 고객 서비스, 마케팅, 의료 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. NLP의 목적은 컴퓨터가 인간의 언어에 가까운 방식으로 쓰거나 말한 대로 인간의 언어를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 것입니다.
개요 포옹하는 얼굴
포옹하는 얼굴 자연어 처리(NLP) 및 기계 학습 기술 비즈니스입니다. 개발자가 NLP 영역을 확장하는 데 도움이 되는 광범위한 리소스를 제공합니다. 가장 주목할 만한 제품은 Transformers 라이브러리입니다.
자연어 처리 애플리케이션용으로 설계되었습니다. 또한 언어 번역 및 질문 답변과 같은 다양한 NLP 작업을 위한 사전 학습된 모델을 제공합니다.
Hugging Face는 Transformers 라이브러리 외에도 기계 학습 데이터 세트를 공유하기 위한 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 고품질에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 교육용 데이터 세트 그들의 모델.
Hugging Face의 사명은 개발자가 자연어 처리(NLP)에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하는 것입니다.
가장 인기 있는 포옹 얼굴 데이터 세트
Cornell Movie-Dialogs 코퍼스
이것은 Hugging Face의 잘 알려진 데이터 세트입니다. Cornell Movie-Dialogs Corpus는 영화 각본에서 가져온 대화로 구성됩니다. 자연어 처리(NLP) 모델은 이 방대한 양의 텍스트 데이터를 사용하여 훈련될 수 있습니다.
220,579명의 영화 캐릭터 쌍 사이의 10,292개 이상의 대화 만남이 컬렉션에 포함되어 있습니다.
다양한 NLP 작업에 이 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 언어 생성 및 질의 응답 프로젝트를 개발할 수 있습니다. 또한 대화 시스템을 만들 수 있습니다. 대화가 매우 광범위한 주제를 다루기 때문입니다. 데이터 세트는 또한 연구 프로젝트에서 광범위하게 활용되었습니다.
따라서 이것은 NLP 연구자와 개발자에게 매우 유용한 도구입니다.
OpenWebText 코퍼스
OpenWebText Corpus는 Hugging Face 플랫폼에서 찾을 수 있는 온라인 페이지 모음입니다. 이 데이터 세트에는 기사, 블로그 및 포럼과 같은 광범위한 온라인 페이지가 포함됩니다. 게다가 이들은 모두 높은 품질을 위해 선택되었습니다.
이 데이터 세트는 NLP 모델을 교육하고 평가하는 데 특히 유용합니다. 따라서 번역 및 요약과 같은 작업에 이 데이터 세트를 사용할 수 있습니다. 또한 많은 애플리케이션에서 큰 자산인 이 데이터 세트를 사용하여 감정 분석을 수행할 수 있습니다.
Hugging Face 팀은 교육을 위한 고품질 샘플을 제공하기 위해 OpenWebText Corpus를 선별했습니다. 570GB 이상의 텍스트 데이터가 포함된 빅 데이터 세트입니다.
BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 NLP 모델입니다. 사전 훈련되었으며 Hugging Face 플랫폼에서 액세스할 수 있습니다. BERT는 Google AI Language 팀에서 만들었습니다. 또한 방대한 텍스트 데이터 세트에 대해 학습하여 구에서 단어의 컨텍스트를 파악합니다.
BERT는 변환기 기반 모델이기 때문에 한 번에 한 단어가 아닌 전체 입력 시퀀스를 한 번에 처리할 수 있습니다. 변압기 기반 모델은 다음을 사용합니다. 주의 메커니즘 순차 입력을 해석합니다.
이 기능을 사용하면 BERT가 구에서 단어의 컨텍스트를 파악할 수 있습니다.
텍스트 분류, 언어 이해, 명명된 엔터티 다른 NLP 응용 프로그램 중에서 식별 및 상호 참조 해결. 또한 텍스트를 생성하고 기계 판독을 이해하는 데 유용합니다.
분대
SQuAD(Stanford Question Answering Dataset)는 질문과 답변의 데이터베이스입니다. 이를 사용하여 기계 읽기 이해 모델을 훈련할 수 있습니다. 데이터 세트에는 다양한 주제에 대한 100,000개 이상의 질문과 응답이 포함되어 있습니다. SQuAD는 이전 데이터 세트와 다릅니다.
단순히 일치하는 키워드가 아닌 텍스트의 컨텍스트에 대한 지식이 필요한 쿼리에 중점을 둡니다.
결과적으로 질문 응답 및 기타 기계 이해 작업을 위한 모델을 만들고 테스트하는 데 탁월한 리소스입니다. 인간은 SQuAD에서도 질문을 작성합니다. 이는 높은 수준의 품질과 일관성을 제공합니다.
전반적으로 SQuAD는 NLP 연구원 및 개발자에게 귀중한 리소스입니다.
MNLI
MNLI(Multi-Genre Natural Language Inference)는 교육 및 테스트에 사용되는 데이터 세트입니다. 기계 학습 모델 자연어 추론을 위해. MNLI의 목적은 주어진 진술이 다른 진술에 비추어 참인지, 거짓인지, 중립적인지를 식별하는 것입니다.
MNLI는 여러 장르의 광범위한 텍스트를 포괄한다는 점에서 이전 데이터 세트와 다릅니다. 이러한 장르는 소설에서 뉴스 기사 및 정부 문서에 이르기까지 다양합니다. 이러한 가변성으로 인해 MNLI는 실제 텍스트의 보다 대표적인 샘플입니다. 다른 많은 자연어 추론 데이터 세트보다 분명히 더 좋습니다.
데이터 세트에 400,000개 이상의 사례가 있는 MNLI는 교육 모델에 대한 많은 수의 예를 제공합니다. 또한 모델의 학습을 돕기 위해 각 샘플에 대한 주석도 포함되어 있습니다.
최종 생각
마지막으로 Hugging Face 데이터 세트는 NLP 연구원과 개발자에게 귀중한 리소스입니다. Hugging Face는 다양한 데이터 세트 그룹을 활용하여 NLP 개발을 위한 프레임워크를 제공합니다.
Hugging Face의 가장 큰 데이터 세트는 OpenWebText Corpus라고 생각합니다.
이 고품질 데이터 세트에는 570GB 이상의 텍스트 데이터가 포함되어 있습니다. NLP 모델을 교육하고 평가하는 데 매우 유용한 리소스입니다. 다음 프로젝트에서 OpenWebText 등을 사용해 볼 수 있습니다.
댓글을 남겨주세요.