Обработката на природни јазици (НЛП) е сведок на нов бран подобрувања. А, збирките на податоци „Гушнање лице“ се во првите редови на овој тренд. Во оваа статија, ќе го разгледаме значењето на збирките на податоци за гушкање лице.
Исто така, ќе видиме како тие можат да се користат за обука и оценување на моделите на НЛП.
Hugging Face е компанија која ги снабдува програмерите со различни сетови на податоци.
Без разлика дали сте почетник или искусен специјалист за НЛП, податоците дадени на Hugging Face ќе ви бидат корисни. Придружете ни се додека го истражуваме полето на НЛП и дознаваме за потенцијалот на збирките на податоци на Hugging Face.
Прво, што е НЛП?
Обработка на природни јазици (НЛП) е гранка на вештачка интелигенција. Тој проучува како компјутерите комуницираат со човечките (природни) јазици. НЛП подразбира создавање модели способни да го разберат и толкуваат човечкиот јазик. Оттука, алгоритмите можат да преземат задачи како што се превод на јазици, анализа на чувства, и производство на текст.
НЛП се користи во различни области, вклучувајќи ги услугите на клиентите, маркетингот и здравствената заштита. Целта на НЛП е да им овозможи на компјутерите да го толкуваат и разберат човечкиот јазик како што е напишан или изговорен на начин што е близок до оној на луѓето.
Преглед на Гушкање на лицето
Гушкање на лицето е бизнис за обработка на природен јазик (NLP) и технологија за машинско учење. Тие обезбедуваат широк опсег на ресурси за да им помогнат на програмерите да ја унапредат областа на НЛП. Нивниот најзабележителен производ е библиотеката Transformers.
Тој е дизајниран за апликации за обработка на природен јазик. Исто така, обезбедува претходно обучени модели за различни NLP задачи како што се превод на јазик и одговарање на прашања.
Hugging Face, покрај библиотеката Transformers, нуди платформа за споделување сетови на податоци за машинско учење. Ова овозможува брз пристап до висок квалитет збирки на податоци за обука нивните модели.
Мисијата на Hugging Face е да ја направи обработката на природниот јазик (NLP) подостапна за програмерите.
Најпопуларни збирки на податоци за гушкање лице
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ова е добро позната база на податоци од Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus содржи дијалози преземени од филмски сценарија. Моделите за обработка на природен јазик (NLP) може да се обучат со користење на оваа обемна количина на текстуални податоци.
Во колекцијата се вклучени повеќе од 220,579 средби со дијалози помеѓу 10,292 филмски ликови.
Можете да ја користите оваа база на податоци за различни NLP задачи. На пример, можете да развиете проекти за создавање јазик и одговарање прашања. Исто така, можете да креирате системи за дијалог. бидејќи разговорите опфаќаат толку широк опсег на теми. Базата на податоци, исто така, интензивно се користи во истражувачки проекти.
Оттука, ова е многу корисна алатка за истражувачите и развивачите на НЛП.
Корпус OpenWebText
OpenWebText Corpus е збирка на онлајн страници што можете да ги најдете на платформата Hugging Face. Оваа база на податоци вклучува широк опсег на онлајн страници, како што се статии, блогови и форуми. Освен тоа, сите овие беа избрани поради нивниот висок квалитет.
Базата на податоци е особено важна за обука и оценување на моделите на НЛП. Оттука, можете да ја користите оваа база на податоци за задачи како превод и сумирање. Исто така, можете да извршите анализа на чувствата користејќи ја оваа база на податоци што е огромна предност за многу апликации.
Тимот Hugging Face го курираше корпусот OpenWebText за да обезбеди висококвалитетен примерок за обука. Тоа е голема база на податоци со повеќе од 570 GB текстуални податоци.
БЕРТ
BERT (Двонасочни енкодерски претстави од трансформатори) е NLP модел. Тој е претходно обучен и е достапен на платформата Hugging Face. BERT е создаден од тимот на Google AI Language. Исто така, тој е обучен на огромна база на текстови за да го сфати контекстот на зборовите во фразата.
Бидејќи BERT е модел базиран на трансформатор, тој може да ја обработи целата влезна низа одеднаш наместо еден збор во исто време. Користи модел базиран на трансформатор механизми за внимание да се интерпретира секвенцијален влез.
Оваа функција му овозможува на BERT да го сфати контекстот на зборовите во фразата.
Можете да го користите BERT за категоризација на текст, разбирање јазик, именуван ентитет идентификација и резолуција на кореференции, меѓу другите NLP апликации. Исто така, тој е корисен за генерирање текст и разбирање на машинско читање.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) е база на податоци со прашања и одговори. Можете да го користите за обука на модели за машинско читање со разбирање. Податокот вклучува над 100,000 прашања и одговори на различни теми. SQuAD се разликува од претходните сетови на податоци.
Тој се фокусира на прашања кои бараат познавање на контекстот на текстот, наместо само да се совпаѓаат клучни зборови.
Како резултат на тоа, тоа е одличен ресурс за креирање и тестирање модели за одговарање прашања и други задачи за машинско разбирање. Луѓето ги пишуваат прашањата и во SQuAD. Ова обезбедува висок степен на квалитет и конзистентност.
Генерално, SQuAD е вреден ресурс за истражувачите и програмерите на НЛП.
MNLI
MNLI, или повеќежанрно заклучување природен јазик, е база на податоци што се користи за обука и тестирање модели на машинско учење за природен јазик заклучок. Целта на MNLI е да идентификува дали дадената изјава е вистинита, неточна или неутрална во светлината на друга изјава.
MNLI се разликува од претходните збирки на податоци по тоа што опфаќа широк опсег на текстови од многу жанрови. Овие жанрови варираат од фикција до вести и владини весници. Поради оваа варијабилност, MNLI е порепрезентативен примерок на текст од реалниот свет. Очигледно е подобар од многу други збирки на податоци за заклучоци природен јазик.
Со преку 400,000 случаи во базата на податоци, MNLI обезбедува значителен број примери за модели за обука. Исто така, содржи коментари за секој примерок за да им помогне на моделите во нивното учење.
Последни мисли
Конечно, збирките на податоци Hugging Face се непроценлив ресурс за истражувачите и развивачите на НЛП. Hugging Face обезбедува рамка за развој на НЛП со користење на разновидна група на сетови на податоци.
Сметаме дека најголемата база на податоци на Hugging Face е корпусот OpenWebText.
Оваа висококвалитетна база на податоци содржи над 570 GB текстуални податоци. Тоа е непроценлив ресурс за обука и евалуација на моделите на НЛП. Може да се обидете да користите OpenWebText и други во вашите следни проекти.
Оставете Одговор