Dabiskā valodas apstrāde (NLP) ir lieciniece jaunam uzlabojumu vilnim. Un Hugging Face datu kopas ir šīs tendences priekšgalā. Šajā rakstā mēs apskatīsim Hugging Face datu kopu nozīmi.
Mēs arī redzēsim, kā tos var izmantot, lai apmācītu un novērtētu NLP modeļus.
Hugging Face ir uzņēmums, kas izstrādātājiem piegādā dažādas datu kopas.
Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs vai pieredzējis NLP speciālists, Hugging Face sniegtie dati jums noderēs. Pievienojieties mums, pētot NLP jomu un uzzinot par Hugging Face datu kopu potenciālu.
Pirmkārt, kas ir NLP?
Dabiskās valodas apstrāde (NLP) ir filiāle mākslīgais intelekts. Tā pēta, kā datori mijiedarbojas ar cilvēku (dabiskajām) valodām. NLP ietver tādu modeļu izveidi, kas spēj saprast un interpretēt cilvēka valodu. Tādējādi algoritmi var veikt tādus uzdevumus kā valodas tulkošana, sentimenta analīzeun teksta producēšana.
NLP tiek izmantots dažādās jomās, tostarp klientu apkalpošanā, mārketingā un veselības aprūpē. NLP mērķis ir ļaut datoriem interpretēt un saprast cilvēka valodu tādā veidā, kādā tā ir rakstīta vai runāta, tādā veidā, kā tas ir tik tuvu cilvēkiem.
Pārskats par Apskāviena seja
Apskāviena seja ir dabiskās valodas apstrādes (NLP) un mašīnmācīšanās tehnoloģiju bizness. Tie nodrošina plašu resursu klāstu, lai palīdzētu izstrādātājiem turpināt NLP jomu. Viņu ievērības cienīgākais produkts ir Transformeru bibliotēka.
Tas ir paredzēts dabiskās valodas apstrādes lietojumprogrammām. Tas arī nodrošina iepriekš apmācītus modeļus dažādiem NLP uzdevumiem, piemēram, valodu tulkošanai un atbildēm uz jautājumiem.
Hugging Face papildus Transformeru bibliotēkai piedāvā platformu mašīnmācīšanās datu kopu koplietošanai. Tas ļauj ātri piekļūt augstas kvalitātes datu kopas apmācībai viņu modeļiem.
Hugging Face misija ir padarīt dabiskās valodas apstrādi (NLP) pieejamāku izstrādātājiem.
Populārākās apskaušanas sejas datu kopas
Kornela filmu dialogu korpuss
Šī ir labi zināma Hugging Face datu kopa. Cornell Movie-Dialogs Corpus ietver dialogus, kas ņemti no filmu scenārijiem. Dabiskās valodas apstrādes (NLP) modeļus var apmācīt, izmantojot šo plašo teksta datu apjomu.
Kolekcijā ir iekļautas vairāk nekā 220,579 10,292 dialogu tikšanās starp XNUMX XNUMX filmu varoņu pāriem.
Varat izmantot šo datu kopu dažādiem NLP uzdevumiem. Piemēram, jūs varat izstrādāt valodas veidošanas un jautājumu atbilžu projektus. Varat arī izveidot dialogu sistēmas. jo sarunas aptver tik plašu tēmu loku. Datu kopa ir plaši izmantota arī pētniecības projektos.
Tādējādi šis ir ļoti noderīgs rīks NLP pētniekiem un izstrādātājiem.
OpenWebText korpuss
OpenWebText Corpus ir tiešsaistes lapu kolekcija, ko varat atrast platformā Hugging Face. Šajā datu kopā ir iekļauts plašs tiešsaistes lapu klāsts, piemēram, raksti, emuāri un forumi. Turklāt tie visi tika izvēlēti to augstās kvalitātes dēļ.
Datu kopa ir īpaši vērtīga NLP modeļu apmācībai un novērtēšanai. Tādējādi šo datu kopu varat izmantot tādiem uzdevumiem kā tulkošana un kopsavilkums. Varat arī veikt sentimenta analīzi, izmantojot šo datu kopu, kas ir milzīgs ieguvums daudzām lietojumprogrammām.
Hugging Face komanda izstrādāja OpenWebText korpusu, lai nodrošinātu augstas kvalitātes apmācību paraugu. Tā ir liela datu kopa ar vairāk nekā 570 GB teksta datu.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) ir NLP modelis. Tas ir iepriekš apmācīts un ir pieejams Hugging Face platformā. BERT izveidoja Google AI valodas komanda. Turklāt tas ir apmācīts, izmantojot plašu teksta datu kopu, lai saprastu frāzē ietverto vārdu kontekstu.
Tā kā BERT ir uz transformatora balstīts modelis, tas var apstrādāt visu ievades secību uzreiz, nevis vienu vārdu vienlaikus. Tiek izmantots transformatora modelis uzmanības mehānismi lai interpretētu secīgo ievadi.
Šī funkcija ļauj BERT uztvert frāzē ietverto vārdu kontekstu.
Varat izmantot BERT teksta kategorizēšanai, valodas izpratnei, nosauktā vienība identifikācija un kodola izšķirtspēja, kā arī citas NLP lietojumprogrammas. Tas ir arī izdevīgs teksta ģenerēšanai un mašīnlasīšanas izpratnei.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) ir jautājumu un atbilžu datubāze. Varat to izmantot, lai apmācītu mašīnlasīšanas izpratnes modeļus. Datu kopā ir vairāk nekā 100,000 XNUMX jautājumu un atbilžu par dažādām tēmām. SQuAD atšķiras no iepriekšējām datu kopām.
Tas koncentrējas uz vaicājumiem, kuriem ir nepieciešamas zināšanas par teksta kontekstu, nevis tikai atslēgvārdu saskaņošanu.
Rezultātā tas ir lielisks resurss, lai izveidotu un pārbaudītu modeļus, lai atbildētu uz jautājumiem un citiem mašīnas izpratnes uzdevumiem. Cilvēki raksta jautājumus arī SQuAD. Tas nodrošina augstu kvalitātes un konsekvences pakāpi.
Kopumā SQuAD ir vērtīgs resurss NLP pētniekiem un izstrādātājiem.
MNLI
MNLI jeb Multi-Genre Natural Language Inference ir datu kopa, ko izmanto apmācībai un pārbaudei mašīnmācīšanās modeļi dabiskās valodas secinājumiem. MNLI mērķis ir noteikt, vai dotais apgalvojums ir patiess, nepatiess vai neitrāls, ņemot vērā citu apgalvojumu.
MNLI atšķiras no iepriekšējām datu kopām ar to, ka tas aptver plašu tekstu klāstu no daudziem žanriem. Šie žanri atšķiras no daiļliteratūras līdz ziņām un valdības dokumentiem. Šīs mainīguma dēļ MNLI ir reprezentatīvāks reālā teksta paraugs. Acīmredzot tas ir labāks par daudzām citām dabiskās valodas secinājumu datu kopām.
Tā kā datu kopā ir vairāk nekā 400,000 XNUMX gadījumu, MNLI nodrošina ievērojamu skaitu apmācības modeļu piemēru. Tajā ir arī komentāri par katru paraugu, lai palīdzētu modeļiem mācīties.
Final Domas
Visbeidzot, Hugging Face datu kopas ir nenovērtējams resurss NLP pētniekiem un izstrādātājiem. Hugging Face nodrošina ietvaru NLP izstrādei, izmantojot dažādu datu kopu grupu.
Mēs domājam, ka Hugging Face lielākā datu kopa ir OpenWebText korpuss.
Šajā augstas kvalitātes datu kopā ir vairāk nekā 570 GB teksta datu. Tas ir nenovērtējams resurss NLP modeļu apmācībai un novērtēšanai. Nākamajos projektos varat mēģināt izmantot OpenWebText un citus.
Atstāj atbildi