Natural Language Processing (NLP) ass Zeien vun enger neier Welle vu Verbesserungen. An, Hugging Face Datesätz sinn un der Spëtzt vun dësem Trend. An dësem Artikel wäerte mir d'Bedeitung vun Hugging Face Datesets kucken.
Och wäerte mir kucken wéi se kënne benotzt ginn fir NLP Modeller ze trainéieren an ze bewäerten.
Hugging Face ass eng Firma déi Entwéckler eng Vielfalt vun Datesätz liwwert.
Egal ob Dir en Ufänger sidd oder en erfuerene NLP Spezialist, d'Donnéeën, déi op Hugging Face geliwwert ginn, wäerte fir Iech nëtzlech sinn. Maacht mat bei eis wéi mir d'Feld vun der NLP entdecken a léieren iwwer d'Potenzial vun Hugging Face Datesets.
Als éischt, Wat ass NLP?
Natural Language Processing (NLP) ass eng Branche vun Kënschtlech Intelligenz. Et studéiert wéi Computere mat mënschlechen (natierlechen) Sproochen interagéieren. NLP beinhalt d'Schafe vu Modeller déi fäeg sinn d'mënschlech Sprooch ze verstoen an ze interpretéieren. Dofir kënnen Algorithmen Aufgaben ënnerhuelen wéi Sprooch Iwwersetzung, sentimentanalyse, an Text Produktioun.
NLP gëtt a ville Beräicher benotzt, dorënner Clientsservice, Marketing a Gesondheetsariichtung. D'Zil vum NLP ass et Computeren z'erméiglechen d'mënschlech Sprooch ze interpretéieren an ze begräifen wéi se geschriwwe gëtt oder geschwat gëtt op eng Manéier sou no wéi déi vu Mënschen.
Iwwerbléck Hugging Gesiicht
Hugging Gesiicht ass en natierlecht Sproochveraarbechtung (NLP) a Maschinnléierentechnologiegeschäft. Si bidden eng breet Palette vu Ressourcen fir Entwéckler ze hëllefen am Beräich vun der NLP weiderzemaachen. Hiert bemierkenswäertst Produkt ass d'Transformers Bibliothéik.
Et ass fir natierlech Sproochveraarbechtungsapplikatiounen entworf. Och gëtt et viraus trainéiert Modeller fir eng Vielfalt vun NLP Aufgaben wéi Sprooch Iwwersetzung a Fro Äntwert.
Hugging Face, nieft der Transformers Bibliothéik, bitt eng Plattform fir Maschinnléierend Datesätz ze deelen. Dëst mécht et méiglech séier Zougang zu héich Qualitéit Datesets fir Training hir Modeller.
Dem Hugging Face seng Missioun ass d'Natursproochveraarbechtung (NLP) méi zougänglech fir Entwéckler ze maachen.
Déi populärste Hugging Face Datesets
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Dëst ass e bekannte Dataset vu Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus ëmfaasst Dialogen aus Film Dréibuch geholl. Natierlech Sproochveraarbechtung (NLP) Modeller kënne mat dëser extensiv Quantitéit un Textdaten trainéiert ginn.
Méi wéi 220,579 Dialogbegeeschterten tëscht 10,292 Filmfigurpaar sinn an der Sammlung abegraff.
Dir kënnt dësen Dataset fir eng Vielfalt vun NLP Aufgaben benotzen. Zum Beispill kënnt Dir Sproochekreatioun a Froebeäntwert Projeten entwéckelen. Och kënnt Dir Dialogsystemer erstellen. well d'Gespréicher sou eng breet Palette vun Themen decken. D'Datesaz gouf och extensiv a Fuerschungsprojeten benotzt.
Dofir ass dëst en héich nëtzlecht Tool fir NLP Fuerscher an Entwéckler.
OpenWebText Corpus
Den OpenWebText Corpus ass eng Sammlung vun Online Säiten déi Dir op der Hugging Face Plattform fannt. Dës Dataset enthält eng breet Palette vun Online Säiten, wéi Artikelen, Blogs a Foren. Ausserdeem goufen dës all fir hir héich Qualitéit gewielt.
D'Datebank ass besonnesch wäertvoll fir d'Ausbildung an d'Bewäertung vun NLP Modeller. Dofir kënnt Dir dësen Dataset benotze fir Aufgaben wéi Iwwersetzung, a Resumé. Och kënnt Dir Sentimentanalyse mat dësem Dataset ausféieren, wat e grousse Verméigen fir vill Uwendungen ass.
D'Team Hugging Face huet den OpenWebText Corpus curéiert fir eng héichqualitativ Probe fir Training ze bidden. Et ass e grousst Dataset mat méi wéi 570GB vun Textdaten.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ass en NLP Modell. Et gouf viraus trainéiert an ass zougänglech op der Hugging Face Plattform. BERT gouf vum Google AI Language Team erstallt. Och gëtt et op enger grousser Textdates trainéiert fir de Kontext vu Wierder an enger Saz ze verstoen.
Well BERT en Transformator-baséiert Modell ass, kann et déi voll Inputsequenz gläichzäiteg veraarbecht anstatt ee Wuert gläichzäiteg. A transformer-baséiert Modell benotzt Opmierksamkeet Mechanismen sequenziell Input ze interpretéieren.
Dës Fonktioun erlaabt BERT de Kontext vu Wierder an engem Saz ze verstoen.
Dir kënnt BERT benotze fir Textkategoriséierung, Sproochverständnis, genannt Entitéit Identifikatioun, a Coreference Resolutioun, ënner anerem NLP Uwendungen. Och ass et gutt fir Text ze generéieren an d'Maschinnliesen ze verstoen.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) ass eng Datebank vu Froen an Äntwerten. Dir kënnt et benotze fir Maschinn Liesverständnesmodeller ze trainéieren. Den Dataset enthält iwwer 100,000 Froen an Äntwerten iwwer eng Vielfalt vun Themen. SQuAD ënnerscheet sech vu fréiere Datesätz.
Et konzentréiert sech op Ufroen déi Wësse vum Kontext vum Text erfuerderen anstatt just Schlësselwieder ze passen.
Als Resultat ass et eng exzellent Ressource fir Modeller ze kreéieren an ze testen fir Froen ze beäntweren an aner Maschinnverständnis Aufgaben. D'Mënsche schreiwen d'Froen och am SQuAD. Dëst bitt en héije Grad vu Qualitéit a Konsistenz.
Allgemeng ass SQuAD eng wäertvoll Ressource fir NLP Fuerscher an Entwéckler.
MNLI
MNLI, oder Multi-Genre Natural Language Inference, ass en Dataset fir ze trainéieren an ze testen Maschinn léieren Modeller fir natierlech Sproocheninferenz. Den Zweck vum MNLI ass z'identifizéieren ob eng gegebene Ausso richteg, falsch oder neutral ass am Liicht vun enger anerer Ausso.
MNLI ënnerscheet sech vu fréiere Datesätz an datt et eng breet Palette vun Texter aus ville Genren ofdeckt. Dës Genre variéiere vu Fiktioun bis Neiegkeeten, a Regierungspabeieren. Wéinst dëser Variabilitéit ass MNLI e méi representativ Probe vum realen Text. Et ass offensichtlech besser wéi vill aner natierlech Sprooch Inferenz Datesets.
Mat iwwer 400,000 Fäll an der Datesaz bitt MNLI eng bedeitend Unzuel u Beispiller fir Trainingsmodeller. Et enthält och Kommentarer fir all Probe fir d'Modeller an hirem Léieren ze hëllefen.
Finale Schied
Endlech, Hugging Face Datesätz sinn eng wäertvoll Ressource fir NLP Fuerscher an Entwéckler. Hugging Face bitt e Kader fir NLP Entwécklung andeems Dir eng divers Grupp vun Datesätz benotzt.
Mir denken, datt dem Hugging Face säi gréisste Dataset den OpenWebText Corpus ass.
Dës héichqualitativ Dataset enthält iwwer 570GB vun Textdaten. Et ass eng wäertvoll Ressource fir Training an Evaluatioun vun NLP Modeller. Dir kënnt probéieren OpenWebText an anerer an Ären nächste Projeten ze benotzen.
Hannerlooss eng Äntwert