നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളുടെ ഒരു പുതിയ തരംഗത്തിന് സാക്ഷ്യം വഹിക്കുന്നു. കൂടാതെ, ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഈ പ്രവണതയുടെ മുൻനിരയിലാണ്. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ പ്രാധാന്യം ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.
കൂടാതെ, NLP മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും അവ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ കാണും.
ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് എന്നത് ഡവലപ്പർമാർക്ക് വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകുന്ന ഒരു കമ്പനിയാണ്.
നിങ്ങളൊരു തുടക്കക്കാരനായാലും പരിചയസമ്പന്നനായ NLP വിദഗ്ധനായാലും, ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ നിങ്ങൾക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാകും. എൻഎൽപിയുടെ ഫീൽഡ് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ സാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് അറിയുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഞങ്ങളോടൊപ്പം ചേരുക.
ഒന്നാമതായി, എന്താണ് NLP?
ഇതിന്റെ ഒരു ശാഖയാണ് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP). നിർമ്മിത ബുദ്ധി. മനുഷ്യ (സ്വാഭാവിക) ഭാഷകളുമായി കമ്പ്യൂട്ടറുകൾ എങ്ങനെ ഇടപഴകുന്നുവെന്ന് ഇത് പഠിക്കുന്നു. മനുഷ്യന്റെ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും കഴിവുള്ള മാതൃകകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതാണ് NLP. അതിനാൽ, അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് ഭാഷാ വിവർത്തനം പോലുള്ള ജോലികൾ ഏറ്റെടുക്കാൻ കഴിയും, വികാര വിശകലനം, കൂടാതെ ടെക്സ്റ്റ് പ്രൊഡക്ഷൻ.
ഉപഭോക്തൃ സേവനം, മാർക്കറ്റിംഗ്, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ NLP ഉപയോഗിക്കുന്നു. NLP-യുടെ ലക്ഷ്യം, മനുഷ്യഭാഷയെ മനുഷ്യരുടേതിനോട് അടുത്ത് എഴുതുകയോ സംസാരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ വ്യാഖ്യാനിക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും കമ്പ്യൂട്ടറുകളെ അനുവദിക്കുക എന്നതാണ്.
അവലോകനം ആലിംഗനം ചെയ്യുന്ന മുഖം
ആലിംഗനം ചെയ്യുന്ന മുഖം ഒരു നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗും (NLP) മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നോളജി ബിസിനസും ആണ്. എൻഎൽപിയുടെ വിസ്തൃതി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡെവലപ്പർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിന് അവർ വിപുലമായ വിഭവങ്ങൾ നൽകുന്നു. അവരുടെ ഏറ്റവും ശ്രദ്ധേയമായ ഉൽപ്പന്നം ട്രാൻസ്ഫോർമേഴ്സ് ലൈബ്രറിയാണ്.
ഇത് സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിട്ടുള്ളതാണ്. കൂടാതെ, ഭാഷാ വിവർത്തനം, ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകൽ തുടങ്ങിയ വിവിധ NLP ജോലികൾക്കായി ഇത് മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ നൽകുന്നു.
ട്രാൻസ്ഫോർമേഴ്സ് ലൈബ്രറിക്ക് പുറമെ ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പങ്കിടുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയുള്ള വേഗത്തിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാൻ ഇത് സാധ്യമാക്കുന്നു പരിശീലനത്തിനുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ അവരുടെ മാതൃകകൾ.
ഡവലപ്പർമാർക്ക് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാക്കുക എന്നതാണ് ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസിന്റെ ദൗത്യം.
ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ
കോർണൽ മൂവി-ഡയലോഗ്സ് കോർപ്പസ്
ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസിൽ നിന്നുള്ള അറിയപ്പെടുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റാണിത്. കോർണൽ മൂവി-ഡയലോഗ്സ് കോർപ്പസ് സിനിമാ തിരക്കഥകളിൽ നിന്ന് എടുത്ത സംഭാഷണങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിച്ചേക്കാം.
220,579 മൂവി കഥാപാത്ര ജോഡികൾക്കിടയിലുള്ള 10,292-ലധികം ഡയലോഗുകൾ ശേഖരത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
വൈവിധ്യമാർന്ന NLP ടാസ്ക്കുകൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഭാഷാ നിർമ്മാണവും ചോദ്യോത്തര പദ്ധതികളും വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, നിങ്ങൾക്ക് സംഭാഷണ സംവിധാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും. കാരണം, സംഭാഷണങ്ങൾ അത്തരം വിശാലമായ വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഗവേഷണ പദ്ധതികളിലും ഡാറ്റാസെറ്റ് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിച്ചു.
അതിനാൽ, ഇത് NLP ഗവേഷകർക്കും ഡവലപ്പർമാർക്കും വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഉപകരണമാണ്.
OpenWebText കോർപ്പസ്
ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന ഓൺലൈൻ പേജുകളുടെ ഒരു ശേഖരമാണ് OpenWebText Corpus. ഈ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ലേഖനങ്ങൾ, ബ്ലോഗുകൾ, ഫോറങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള ഓൺലൈൻ പേജുകളുടെ വിപുലമായ ശ്രേണി ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, ഇവയെല്ലാം അവയുടെ ഉയർന്ന നിലവാരത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുത്തു.
എൻഎൽപി മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനും ഡാറ്റാസെറ്റ് പ്രത്യേകിച്ചും വിലപ്പെട്ടതാണ്. അതിനാൽ, വിവർത്തനം, സംഗ്രഹം എന്നിവ പോലുള്ള ജോലികൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിക്കാം. കൂടാതെ, ഈ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വികാര വിശകലനം നടത്താനാകും, ഇത് നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുള്ള വലിയ ആസ്തിയാണ്.
പരിശീലനത്തിനായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സാമ്പിൾ നൽകുന്നതിനായി ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ടീം ഓപ്പൺവെബ്ടെക്സ്റ്റ് കോർപ്പസ് ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തു. 570GB-ൽ കൂടുതൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുള്ള ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റാണിത്.
ബെർട്ട്
BERT (ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളിൽ നിന്നുള്ള ബൈഡയറക്ഷണൽ എൻകോഡർ റെപ്രസന്റേഷൻസ്) ഒരു NLP മോഡലാണ്. ഇത് മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ചതും ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമിൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതുമാണ്. Google AI ഭാഷാ ടീമാണ് BERT സൃഷ്ടിച്ചത്. കൂടാതെ, ഒരു പദസമുച്ചയത്തിലെ പദങ്ങളുടെ സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാൻ ഒരു വലിയ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഇത് പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
BERT ഒരു ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത മോഡലായതിനാൽ, ഒരു സമയം ഒരു വാക്കിന് പകരം പൂർണ്ണമായ ഇൻപുട്ട് സീക്വൻസും ഒരേസമയം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഇതിന് കഴിയും. ഒരു ട്രാൻസ്ഫോർമർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങൾ തുടർച്ചയായ ഇൻപുട്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ.
ഒരു വാക്യത്തിലെ വാക്കുകളുടെ സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാൻ ഈ സവിശേഷത BERT-നെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.
വാചക വർഗ്ഗീകരണത്തിനും ഭാഷ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് BERT ഉപയോഗിക്കാം പേരുള്ള സ്ഥാപനം മറ്റ് NLP ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കിടയിൽ തിരിച്ചറിയൽ, കോർഫറൻസ് റെസല്യൂഷൻ. കൂടാതെ, ടെക്സ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും മെഷീൻ റീഡിംഗ് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഇത് പ്രയോജനകരമാണ്.
സ്ക്വാഡ്
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) ചോദ്യങ്ങളുടെയും ഉത്തരങ്ങളുടെയും ഒരു ഡാറ്റാബേസ് ആണ്. മെഷീൻ റീഡിംഗ് കോംപ്രഹെൻഷൻ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഉപയോഗിക്കാം. ഡാറ്റാസെറ്റിൽ വിവിധ വിഷയങ്ങളിൽ 100,000-ത്തിലധികം ചോദ്യങ്ങളും പ്രതികരണങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. മുമ്പത്തെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് SQuAD വ്യത്യസ്തമാണ്.
കീവേഡുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിന് പകരം ടെക്സ്റ്റിന്റെ സന്ദർഭത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ആവശ്യമുള്ള അന്വേഷണങ്ങളിൽ ഇത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
തൽഫലമായി, ചോദ്യ-ഉത്തരത്തിനും മറ്റ് മെഷീൻ-അണ്ടർസ്റ്റാൻഡിംഗ് ടാസ്ക്കുകൾക്കുമായി മോഡലുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനുമുള്ള മികച്ച ഉറവിടമാണിത്. മനുഷ്യർ SQuAD ലും ചോദ്യങ്ങൾ എഴുതുന്നു. ഇത് ഉയർന്ന നിലവാരവും സ്ഥിരതയും നൽകുന്നു.
മൊത്തത്തിൽ, NLP ഗവേഷകർക്കും ഡവലപ്പർമാർക്കും SQuAD വിലപ്പെട്ട ഒരു വിഭവമാണ്.
എം.എൻ.എൽ.ഐ
MNLI, അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-ജെനർ നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് അനുമാനം, പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും പരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റാണ്. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ അനുമാനത്തിനായി. നൽകിയ പ്രസ്താവന ശരിയാണോ തെറ്റാണോ അതോ മറ്റൊരു പ്രസ്താവനയുടെ വെളിച്ചത്തിൽ നിഷ്പക്ഷമാണോ എന്ന് തിരിച്ചറിയുക എന്നതാണ് MNLI യുടെ ലക്ഷ്യം.
MNLI മുമ്പത്തെ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്, അത് പല വിഭാഗങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള ടെക്സ്റ്റുകളുടെ വിശാലമായ ശ്രേണി ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഈ വിഭാഗങ്ങൾ ഫിക്ഷൻ മുതൽ വാർത്തകൾ, സർക്കാർ പത്രങ്ങൾ വരെ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു. ഈ വേരിയബിളിറ്റി കാരണം, MNLI യഥാർത്ഥ-ലോക വാചകത്തിന്റെ കൂടുതൽ പ്രാതിനിധ്യ സാമ്പിളാണ്. ഇത് മറ്റ് പല സ്വാഭാവിക ഭാഷാ അനുമാന ഡാറ്റാസെറ്റുകളേക്കാളും മികച്ചതാണ്.
ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 400,000-ലധികം കേസുകൾ ഉള്ളതിനാൽ, MNLI പരിശീലന മോഡലുകൾക്ക് ഗണ്യമായ എണ്ണം ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകുന്നു. മോഡലുകളെ അവരുടെ പഠനത്തിൽ സഹായിക്കുന്നതിന് ഓരോ സാമ്പിളിനുമുള്ള അഭിപ്രായങ്ങളും ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
ഫൈനൽ ചിന്തകൾ
അവസാനമായി, ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ NLP ഗവേഷകർക്കും ഡവലപ്പർമാർക്കും ഒരു അമൂല്യമായ വിഭവമാണ്. വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് NLP വികസനത്തിന് ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ് ഒരു ചട്ടക്കൂട് നൽകുന്നു.
ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസിന്റെ ഏറ്റവും വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് OpenWebText Corpus ആണെന്ന് ഞങ്ങൾ കരുതുന്നു.
ഈ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 570GB-ലധികം ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. NLP മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും വിലയിരുത്തുന്നതിനുമുള്ള അമൂല്യമായ ഒരു വിഭവമാണിത്. നിങ്ങളുടെ അടുത്ത പ്രോജക്റ്റുകളിൽ OpenWebText ഉം മറ്റുള്ളവയും ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ശ്രമിക്കാവുന്നതാണ്.
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക