नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मध्ये सुधारणांची नवीन लाट दिसून येत आहे. आणि, हगिंग फेस डेटासेट या ट्रेंडमध्ये आघाडीवर आहेत. या लेखात, आम्ही हगिंग फेस डेटासेटचे महत्त्व पाहू.
तसेच, NLP मॉडेल्सचे प्रशिक्षण आणि मूल्यांकन करण्यासाठी ते कसे वापरले जाऊ शकतात ते आम्ही पाहू.
हगिंग फेस ही एक कंपनी आहे जी विकासकांना विविध डेटासेट पुरवते.
तुम्ही नवशिक्या असाल किंवा अनुभवी NLP तज्ञ असाल, हगिंग फेस वर प्रदान केलेला डेटा तुमच्यासाठी उपयुक्त ठरेल. आम्ही NLP चे क्षेत्र एक्सप्लोर करत असताना आमच्यात सामील व्हा आणि हगिंग फेस डेटासेटच्या संभाव्यतेबद्दल जाणून घ्या.
प्रथम, NLP म्हणजे काय?
नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) ही एक शाखा आहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता. संगणक मानवी (नैसर्गिक) भाषांशी कसा संवाद साधतो याचा अभ्यास करतो. NLP मध्ये मानवी भाषा समजण्यास आणि त्याचा अर्थ लावण्यास सक्षम मॉडेल तयार करणे समाविष्ट आहे. म्हणून, अल्गोरिदम भाषा अनुवादासारखी कार्ये करू शकतात, भावना विश्लेषण, आणि मजकूर निर्मिती.
NLP चा वापर ग्राहक सेवा, विपणन आणि आरोग्य सेवा यासह विविध क्षेत्रांमध्ये केला जातो. NLP चे उद्दिष्ट संगणकांना मानवी भाषेचा अर्थ लावणे आणि समजून घेणे हे आहे कारण ती मानवी भाषेच्या जवळ लिहिली किंवा बोलली जाते.
याचे पूर्वावलोकन मिठी मारणारा चेहरा
मिठी मारणारा चेहरा एक नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) आणि मशीन शिक्षण तंत्रज्ञान व्यवसाय आहे. NLP चे क्षेत्र पुढे नेण्यात विकासकांना मदत करण्यासाठी ते संसाधनांची विस्तृत श्रेणी प्रदान करतात. ट्रान्सफॉर्मर्स लायब्ररी हे त्यांचे सर्वात उल्लेखनीय उत्पादन आहे.
हे नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया अनुप्रयोगांसाठी डिझाइन केलेले आहे. तसेच, हे भाषा भाषांतर आणि प्रश्न उत्तरे यांसारख्या विविध NLP कार्यांसाठी पूर्व-प्रशिक्षित मॉडेल प्रदान करते.
हगिंग फेस, ट्रान्सफॉर्मर्स लायब्ररी व्यतिरिक्त, मशीन-लर्निंग डेटासेट सामायिक करण्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान करते. यामुळे उच्च-गुणवत्तेवर द्रुतपणे प्रवेश करणे शक्य होते प्रशिक्षणासाठी डेटासेट त्यांचे मॉडेल.
विकसकांसाठी नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP) अधिक सुलभ बनवणे हे हगिंग फेसचे ध्येय आहे.
सर्वाधिक लोकप्रिय हगिंग फेस डेटासेट
कॉर्नेल मूव्ही-डायलॉग कॉर्पस
हा हगिंग फेस मधील एक सुप्रसिद्ध डेटासेट आहे. कॉर्नेल मूव्ही-डायलॉग्स कॉर्पसमध्ये चित्रपटाच्या पटकथेतून घेतलेल्या संवादांचा समावेश आहे. नॅचरल लँग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) मॉडेल्सना या विस्तृत प्रमाणात टेक्स्ट डेटा वापरून प्रशिक्षित केले जाऊ शकते.
संग्रहात 220,579 चित्रपट पात्र जोड्यांमधील 10,292 पेक्षा जास्त संवाद सामील आहेत.
तुम्ही हा डेटासेट विविध NLP कामांसाठी वापरू शकता. उदाहरणार्थ, तुम्ही भाषा निर्मिती आणि प्रश्न-उत्तर प्रकल्प विकसित करू शकता. तसेच, तुम्ही संवाद प्रणाली तयार करू शकता. कारण चर्चेत अशा विस्तृत विषयांचा समावेश होतो. संशोधन प्रकल्पांमध्ये देखील डेटासेटचा मोठ्या प्रमाणावर वापर केला गेला आहे.
म्हणून, हे NLP संशोधक आणि विकासकांसाठी एक अत्यंत उपयुक्त साधन आहे.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus हा ऑनलाइन पृष्ठांचा संग्रह आहे जो तुम्हाला हगिंग फेस प्लॅटफॉर्मवर सापडतो. या डेटासेटमध्ये ऑनलाइन पृष्ठांची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट आहे, जसे की लेख, ब्लॉग आणि मंच. याशिवाय, हे सर्व त्यांच्या उच्च गुणवत्तेसाठी निवडले गेले होते.
NLP मॉडेलचे प्रशिक्षण आणि मूल्यांकन करण्यासाठी डेटासेट विशेषतः मौल्यवान आहे. म्हणून, तुम्ही हा डेटासेट भाषांतर आणि सारांश यासारख्या कामांसाठी वापरू शकता. तसेच, तुम्ही या डेटासेटचा वापर करून भावना विश्लेषण करू शकता जे अनेक अनुप्रयोगांसाठी एक मोठी मालमत्ता आहे.
प्रशिक्षणासाठी उच्च-गुणवत्तेचा नमुना प्रदान करण्यासाठी हगिंग फेस टीमने OpenWebText Corpus क्युरेट केले. 570GB पेक्षा जास्त मजकूर डेटा असलेला हा एक मोठा डेटासेट आहे.
बीईआरटी
BERT (ट्रान्सफॉर्मर्सकडून द्विदिशात्मक एन्कोडर रिप्रेझेंटेशन्स) एक NLP मॉडेल आहे. हे पूर्व-प्रशिक्षित आहे आणि हगिंग फेस प्लॅटफॉर्मवर प्रवेशयोग्य आहे. BERT ची निर्मिती Google AI भाषा टीमने केली आहे. तसेच, एका वाक्प्रचारातील शब्दांचा संदर्भ समजून घेण्यासाठी एका विशाल मजकूर डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते.
BERT हे ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेल असल्यामुळे, ते एका वेळी एका शब्दाऐवजी एकाच वेळी संपूर्ण इनपुट क्रमावर प्रक्रिया करू शकते. ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेल वापरते लक्ष देण्याची यंत्रणा अनुक्रमिक इनपुटचा अर्थ लावण्यासाठी.
हे वैशिष्ट्य BERT ला वाक्यांशातील शब्दांचा संदर्भ समजून घेण्यास सक्षम करते.
तुम्ही मजकूर वर्गीकरण, भाषा समजण्यासाठी BERT वापरू शकता. नावाची संस्था इतर NLP ऍप्लिकेशन्समध्ये ओळख, आणि संदर्भ ठराव. तसेच, मजकूर तयार करण्यात आणि मशीन रीडिंग समजून घेण्यासाठी ते फायदेशीर आहे.
पथक
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) हा प्रश्न आणि उत्तरांचा डेटाबेस आहे. तुम्ही याचा वापर मशीन रीडिंग आकलन मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी करू शकता. डेटासेटमध्ये विविध विषयांवरील 100,000 प्रश्न आणि प्रतिसादांचा समावेश आहे. SQuAD मागील डेटासेटपेक्षा भिन्न आहे.
हे केवळ कीवर्डशी जुळण्याऐवजी मजकूराच्या संदर्भाचे ज्ञान आवश्यक असलेल्या प्रश्नांवर लक्ष केंद्रित करते.
परिणामी, प्रश्न-उत्तर आणि इतर मशीन-समजण्याच्या कार्यांसाठी मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि चाचणी करण्यासाठी हे एक उत्कृष्ट स्त्रोत आहे. माणसे SQuAD मध्ये देखील प्रश्न लिहितात. हे उच्च दर्जाची गुणवत्ता आणि सुसंगतता प्रदान करते.
एकूणच, SQuAD हे NLP संशोधक आणि विकसकांसाठी एक मौल्यवान संसाधन आहे.
MNLI
MNLI, किंवा बहु-शैलीतील नॅचरल लँग्वेज इन्फरन्स, एक डेटासेट आहे जो प्रशिक्षण आणि चाचणीसाठी वापरला जातो मशीन शिक्षण मॉडेल नैसर्गिक भाषेच्या अनुमानासाठी. MNLI चा उद्देश दुसर्या विधानाच्या प्रकाशात दिलेले विधान खरे, खोटे किंवा तटस्थ आहे हे ओळखणे हा आहे.
MNLI मागील डेटासेटपेक्षा भिन्न आहे कारण त्यात अनेक शैलींमधील मजकूरांची विस्तृत श्रेणी समाविष्ट आहे. हे शैली काल्पनिक कथांपासून बातम्यांच्या तुकड्यांपर्यंत आणि सरकारी पेपर्सपर्यंत भिन्न असतात. या परिवर्तनशीलतेमुळे, MNLI हा वास्तविक-जागतिक मजकूराचा अधिक प्रातिनिधिक नमुना आहे. हे इतर अनेक नैसर्गिक भाषा अनुमान डेटासेटपेक्षा स्पष्टपणे चांगले आहे.
डेटासेटमध्ये 400,000 हून अधिक प्रकरणांसह, MNLI प्रशिक्षण मॉडेलसाठी लक्षणीय उदाहरणे प्रदान करते. यामध्ये मॉडेल्सना त्यांच्या शिकण्यात मदत करण्यासाठी प्रत्येक नमुन्यासाठी टिप्पण्या देखील आहेत.
अंतिम विचार
शेवटी, हगिंग फेस डेटासेट NLP संशोधक आणि विकासकांसाठी एक अमूल्य संसाधन आहे. हगिंग फेस डेटासेटच्या विविध गटाचा वापर करून NLP विकासासाठी एक फ्रेमवर्क प्रदान करते.
आम्हाला वाटते की हगिंग फेसचा सर्वात मोठा डेटासेट हा OpenWebText Corpus आहे.
या उच्च-गुणवत्तेच्या डेटासेटमध्ये 570GB पेक्षा जास्त मजकूर डेटा आहे. NLP मॉडेलचे प्रशिक्षण आणि मूल्यांकन करण्यासाठी हे एक अमूल्य संसाधन आहे. तुम्ही तुमच्या पुढील प्रकल्पांमध्ये OpenWebText आणि इतर वापरून पाहू शकता.
प्रत्युत्तर द्या