Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) menyaksikan gelombang penambahbaikan baharu. Dan, set data Memeluk Wajah berada di barisan hadapan aliran ini. Dalam artikel ini, kita akan melihat kepentingan set data Memeluk Wajah.
Selain itu, kita akan melihat bagaimana ia boleh digunakan untuk melatih dan menilai model NLP.
Hugging Face ialah syarikat yang membekalkan pembangun dengan pelbagai set data.
Sama ada anda seorang pemula atau pakar NLP yang berpengalaman, data yang disediakan pada Wajah Memeluk akan berguna kepada anda. Sertai kami sambil kami meneroka bidang NLP dan mempelajari tentang potensi set data Memeluk Wajah.
Pertama, Apakah NLP?
Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) ialah satu cabang daripada kecerdasan buatan. Ia mengkaji bagaimana komputer berinteraksi dengan bahasa manusia (semula jadi). NLP memerlukan penciptaan model yang mampu memahami dan mentafsir bahasa manusia. Oleh itu, algoritma boleh menjalankan tugas seperti terjemahan bahasa, analisis sentimen, dan pengeluaran teks.
NLP digunakan dalam pelbagai bidang, termasuk perkhidmatan pelanggan, pemasaran dan penjagaan kesihatan. Objektif NLP adalah untuk membolehkan komputer mentafsir dan memahami bahasa manusia kerana ia ditulis atau dituturkan dengan cara yang hampir sama dengan bahasa manusia.
Gambaran Keseluruhan Memeluk Muka
Memeluk Muka ialah perniagaan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan teknologi pembelajaran mesin. Mereka menyediakan pelbagai sumber untuk membantu pemaju dalam memajukan bidang NLP. Produk mereka yang paling penting ialah perpustakaan Transformers.
Ia direka untuk aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi. Selain itu, ia menyediakan model pra-latihan untuk pelbagai tugas NLP seperti terjemahan bahasa dan menjawab soalan.
Hugging Face, sebagai tambahan kepada perpustakaan Transformers, menawarkan platform untuk berkongsi set data pembelajaran mesin. Ini membolehkan anda mengakses kualiti tinggi dengan cepat set data untuk latihan model mereka.
Misi Hugging Face adalah untuk menjadikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) lebih mudah diakses oleh pembangun.
Set Data Wajah Memeluk Paling Popular
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ini ialah set data terkenal daripada Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus terdiri daripada dialog yang diambil daripada lakon layar filem. Model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) mungkin dilatih menggunakan jumlah data teks yang banyak ini.
Lebih daripada 220,579 pertemuan dialog antara 10,292 pasangan watak filem disertakan dalam koleksi.
Anda boleh menggunakan set data ini untuk pelbagai tugasan NLP. Sebagai contoh, anda boleh membangunkan penciptaan bahasa dan projek menjawab soalan. Juga, anda boleh membuat sistem dialog. kerana ceramah merangkumi pelbagai topik yang begitu luas. Dataset juga telah digunakan secara meluas dalam projek penyelidikan.
Oleh itu, ini adalah alat yang sangat berguna untuk penyelidik dan pembangun NLP.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus ialah koleksi halaman dalam talian yang boleh anda temui pada platform Memeluk Wajah. Set data ini termasuk pelbagai halaman dalam talian, seperti artikel, blog dan forum. Selain itu, semua ini dipilih kerana kualitinya yang tinggi.
Set data amat berharga untuk melatih dan menilai model NLP. Oleh itu, anda boleh menggunakan set data ini untuk tugasan seperti terjemahan dan ringkasan. Selain itu, anda boleh melakukan analisis sentimen menggunakan set data ini yang merupakan aset besar untuk banyak aplikasi.
Pasukan Hugging Face menyusun OpenWebText Corpus untuk menyediakan sampel berkualiti tinggi untuk latihan. Ia adalah set data besar dengan lebih daripada 570GB data teks.
BERTI
BERT (Perwakilan Pengekod Dua Arah daripada Transformers) ialah model NLP. Ia telah dilatih terlebih dahulu dan boleh diakses pada platform Memeluk Wajah. BERT dicipta oleh pasukan Google AI Language. Juga, ia dilatih pada set data teks yang luas untuk memahami konteks perkataan dalam frasa.
Oleh kerana BERT ialah model berasaskan transformer, ia boleh memproses jujukan input penuh sekaligus dan bukannya satu perkataan pada satu masa. Model berasaskan pengubah menggunakan mekanisme perhatian untuk mentafsir input berurutan.
Ciri ini membolehkan BERT memahami konteks perkataan dalam frasa.
Anda boleh menggunakan BERT untuk pengkategorian teks, pemahaman bahasa, entiti bernama pengenalpastian, dan resolusi coreference, antara aplikasi NLP lain. Juga, ia bermanfaat dalam menjana teks dan memahami bacaan mesin.
SKUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) ialah pangkalan data soalan dan jawapan. Anda boleh menggunakannya untuk melatih model pemahaman bacaan mesin. Set data termasuk lebih 100,000 soalan dan jawapan tentang pelbagai topik. SQuAD berbeza daripada set data sebelumnya.
Ia memfokuskan pada pertanyaan yang memerlukan pengetahuan tentang konteks teks dan bukannya kata kunci yang sepadan sahaja.
Hasilnya, ia merupakan sumber yang sangat baik untuk mencipta dan menguji model untuk menjawab soalan dan tugasan memahami mesin yang lain. Manusia menulis soalan dalam SQuAD juga. Ini memberikan tahap kualiti dan konsistensi yang tinggi.
Secara keseluruhan, SQuAD ialah sumber yang berharga untuk penyelidik dan pembangun NLP.
MNLI
MNLI, atau Inferens Bahasa Semula Jadi Berbilang Genre, ialah set data yang digunakan untuk melatih dan menguji model pembelajaran mesin untuk inferens bahasa semula jadi. Tujuan MNLI adalah untuk mengenal pasti sama ada pernyataan yang diberikan adalah benar, salah atau neutral berdasarkan kenyataan lain.
MNLI berbeza daripada set data sebelumnya kerana ia merangkumi pelbagai jenis teks daripada banyak genre. Genre ini berbeza dari fiksyen kepada berita, dan kertas kerajaan. Oleh kerana kebolehubahan ini, MNLI ialah sampel yang lebih mewakili teks dunia sebenar. Ia ternyata lebih baik daripada banyak set data inferens bahasa semula jadi yang lain.
Dengan lebih 400,000 kes dalam set data, MNLI menyediakan sejumlah besar contoh untuk model latihan. Ia juga mengandungi ulasan untuk setiap sampel untuk membantu model dalam pembelajaran mereka.
Pemikiran Akhir
Akhir sekali, set data Hugging Face ialah sumber yang tidak ternilai untuk penyelidik dan pembangun NLP. Hugging Face menyediakan rangka kerja untuk pembangunan NLP dengan menggunakan kumpulan set data yang pelbagai.
Kami berpendapat set data terbesar Hugging Face ialah OpenWebText Corpus.
Set data berkualiti tinggi ini mengandungi lebih 570GB data teks. Ia merupakan sumber yang tidak ternilai untuk melatih dan menilai model NLP. Anda boleh cuba menggunakan OpenWebText dan lain-lain dalam projek anda yang seterusnya.
Sila tinggalkan balasan anda