Natural Language Processing (NLP) жакшыртуулардын жаңы толкунуна күбө болууда. Жана Hugging Face маалымат топтому бул тенденциянын башында турат. Бул макалада биз Hugging Face маалымат топтомдорунун маанисин карап чыгабыз.
Ошондой эле, биз аларды NLP моделдерин окутуу жана баалоо үчүн кантип колдонсо болорун көрөбүз.
Hugging Face — иштеп чыгуучуларга ар кандай маалымат топтомдорун берген компания.
Сиз башталгыч же тажрыйбалуу NLP адисисизби, Hugging Face боюнча берилген маалыматтар сизге пайдалуу болот. Бизге кошулуңуз, биз NLP тармагын изилдеп, Hugging Face маалымат топтомунун потенциалы жөнүндө билебиз.
Биринчиден, NLP деген эмне?
Табигый тилди иштетүү (NLP) бир бутагы болуп саналат Жасалма интеллект. Ал компьютерлердин адам (табигый) тилдер менен кандайча өз ара аракеттенүүсүн изилдейт. NLP адамдын тилин түшүнүүгө жана чечмелөөгө жөндөмдүү моделдерди түзүүнү талап кылат. Демек, алгоритмдер тилди которуу сыяктуу тапшырмаларды аткара алат. сезимдерди талдоо, жана текст чыгаруу.
NLP ар кандай тармактарда, анын ичинде кардарларды тейлөө, маркетинг жана саламаттыкты сактоо тармагында колдонулат. NLP максаты - компьютерлерге адамдын тилин адамдыкына жакын түрдө жазылган же айтылгандай чечмелеп жана түшүнүүгө мүмкүндүк берүү.
баяндама Бетти кучакташуу
Бетти кучакташуу табигый тил иштетүү (NLP) жана машина үйрөнүү технологиясы бизнес. Алар NLP чөйрөсүн андан ары өнүктүрүүдө иштеп чыгуучуларга жардам берүү үчүн ресурстардын кеңири спектрин камсыз кылат. Алардын эң көрүнүктүү продуктусу Transformers китепканасы.
Бул табигый тилди иштетүү колдонмолору үчүн иштелип чыккан. Ошондой эле, ал тилди которуу жана суроого жооп берүү сыяктуу ар кандай NLP тапшырмалары үчүн алдын ала даярдалган моделдерди камсыз кылат.
Hugging Face, Transformers китепканасынан тышкары, машинаны үйрөнүү маалыматтар топтомун бөлүшүү үчүн платформаны сунуштайт. Бул жогорку сапатта тез жетүү үчүн мүмкүнчүлүк берет окутуу үчүн маалымат топтому алардын моделдери.
Hugging Face'тин миссиясы - табигый тилди иштетүүнү (NLP) иштеп чыгуучулар үчүн жеткиликтүү кылуу.
Эң популярдуу Кучакташкан жүз маалымат топтому
Корнелл Movie-Dialogs Corpus
Бул Hugging Faceтин белгилүү маалымат топтому. Cornell Movie-Dialogs Corpus киносценарийлерден алынган диалогдорду камтыйт. Табигый тилди иштетүү (NLP) моделдерин тексттик маалыматтардын бул чоң көлөмүн колдонуу менен үйрөтсө болот.
Жыйнакка 220,579 10,292 кино каармандарынын ортосундагы XNUMX XNUMX диалогдук жолугушуулар киргизилген.
Бул маалымат топтомун ар кандай NLP тапшырмалары үчүн колдоно аласыз. Мисалы, тил түзүү жана суроо-жооп долбоорлорун иштеп чыгууга болот. Ошондой эле, сиз диалог системаларын түзө аласыз. анткени суйлешуулер темалардын ушунчалык кенири чейресун камтыйт. Маалыматтар топтому илимий долбоорлордо да кеңири колдонулган.
Демек, бул NLP изилдөөчүлөрү жана иштеп чыгуучулары үчүн абдан пайдалуу курал.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus - бул Hugging Face платформасында таба турган онлайн баракчалардын жыйындысы. Бул маалымат топтому макалалар, блогдор жана форумдар сыяктуу онлайн баракчалардын кеңири спектрин камтыйт. Мындан тышкары, алардын баары жогорку сапаты үчүн тандалып алынган.
Берилиштер топтому NLP моделдерин окутуу жана баалоо үчүн өзгөчө баалуу. Демек, бул маалымат топтомун которуу жана жыйынтыктоо сыяктуу тапшырмалар үчүн колдоно аласыз. Ошондой эле, сиз көптөгөн тиркемелер үчүн чоң актив болгон бул маалымат топтомун колдонуу менен сезим талдоо жүргүзө аласыз.
Hugging Face командасы окутуу үчүн жогорку сапаттагы үлгүнү камсыз кылуу үчүн OpenWebText Корпусту курган. Бул 570 ГБ ашык текст маалыматтары бар чоң маалымат топтому.
Берт
BERT (Transformers эки багыттуу Encoder өкүлчүлүктөрү) бир NLP модели болуп саналат. Ал алдын ала даярдалган жана Hugging Face платформасында жеткиликтүү. BERT Google AI Language командасы тарабынан түзүлгөн. Ошондой эле, ал сөз айкашындагы сөздөрдүн контекстти түшүнүү үчүн кеңири тексттик маалымат топтомуна үйрөтүлгөн.
BERT трансформаторго негизделген модель болгондуктан, ал бир эле учурда бир сөздүн ордуна толук киргизүү ырааттуулугун дароо иштете алат. Трансформаторго негизделген модель колдонулат көңүл механизмдери ырааттуу киргизүүнү чечмелөө.
Бул функция БЕРТке сөз айкашындагы сөздөрдүн контекстин түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
Сиз текстти категориялар, тилди түшүнүү үчүн BERT колдоно аласыз, аталган объект башка NLP тиркемелеринин арасында аныктоо, жана негизги резолюция. Ошондой эле, ал текстти түзүүдө жана машинанын окуусун түшүнүүдө пайдалуу.
SQuAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) – суроолор жана жооптор маалымат базасы. Аны машина менен окууну түшүнүү моделдерин үйрөтүү үчүн колдоно аласыз. Берилиштер топтому ар кандай темалар боюнча 100,000 XNUMXден ашык суроолорду жана жоопторду камтыйт. SQuAD мурунку маалымат топтомдорунан айырмаланат.
Ал жөн гана ачкыч сөздөргө дал келүүнүн ордуна тексттин контексти боюнча билимди талап кылган суроолорго багытталган.
Натыйжада, бул суроо-жооп жана башка машинада түшүнүү тапшырмалары үчүн моделдерди түзүү жана сыноо үчүн эң сонун булак. Адамдар суроолорду SQuADга да жазышат. Бул жогорку сапатты жана ырааттуулукту камсыз кылат.
Жалпысынан, SQuAD NLP изилдөөчүлөрү жана иштеп чыгуучулары үчүн баалуу ресурс болуп саналат.
MNLI
MNLI, же Multi-Genre Natural Language Inference, окутуу жана сыноо үчүн колдонулган маалымат топтому машина менен окутуунун моделдери табигый тил боюнча жыйынтык чыгаруу үчүн. MNLIнин максаты башка билдирүүгө караганда берилген билдирүүнүн чынбы, жалганбы же бейтарап экендигин аныктоо.
MNLI мурунку маалымат топтомдорунан айырмаланып, ал көптөгөн жанрдагы тексттердин кеңири спектрин камтыйт. Бул жанрлар көркөм адабияттан жаңылыктарга жана өкмөттүк кагаздарга чейин өзгөрөт. Бул өзгөрүлмөлүүлүгүнөн улам, MNLI чыныгы дүйнөдөгү тексттин көбүрөөк өкүлү болуп саналат. Бул көптөгөн башка табигый тилдердин маалымат топтомдорунан жакшыраак.
Берилиштер топтомундагы 400,000 XNUMXден ашык учурлар менен MNLI окутуу моделдери үчүн көптөгөн мисалдарды берет. Ал ошондой эле моделдердин үйрөнүүсүнө жардам берүү үчүн ар бир үлгү боюнча комментарийлерди камтыйт.
акыркы Thoughts
Акыр-аягы, Hugging Face маалыматтар топтому NLP изилдөөчүлөрү жана иштеп чыгуучулары үчүн баа жеткис булак болуп саналат. Hugging Face маалымат топтомдорунун ар түрдүү тобун колдонуу менен NLP өнүктүрүү үчүн негиз түзөт.
Биз Hugging Faceтин эң чоң маалымат топтому OpenWebText Corpus деп ойлойбуз.
Бул жогорку сапаттагы маалымат топтому 570 ГБ ашык тексттик маалыматтарды камтыйт. Бул NLP моделдерин окутуу жана баалоо үчүн баа жеткис булак. Кийинки долбоорлоруңузда OpenWebText жана башкаларды колдонууга аракет кылсаңыз болот.
Таштап Жооп