Natural Language Processing (NLP) ले सुधारको नयाँ लहर देखिरहेको छ। र, हगिङ फेस डाटासेटहरू यस प्रवृत्तिको अगाडि छन्। यस लेखमा, हामी हगिङ फेस डाटासेटको महत्त्व हेर्नेछौं।
साथै, हामी NLP मोडेलहरूलाई तालिम र मूल्याङ्कन गर्न कसरी प्रयोग गर्न सकिन्छ भनेर हेर्नेछौं।
Hugging Face एउटा कम्पनी हो जसले विकासकर्ताहरूलाई विभिन्न प्रकारका डेटासेटहरू उपलब्ध गराउँछ।
चाहे तपाईं एक शुरुआती वा अनुभवी NLP विशेषज्ञ हुनुहुन्छ, Hugging Face मा उपलब्ध गराइएको डाटा तपाईंको लागि उपयोगी हुनेछ। हामीसँग सामेल हुनुहोस् जब हामी NLP को क्षेत्र अन्वेषण गर्छौं र Hugging Face datasets को सम्भाव्यता बारे जान्दछौं।
पहिलो, NLP के हो?
प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को एक शाखा हो कृत्रिम बुद्धि। यसले कम्प्युटरले मानव (प्राकृतिक) भाषाहरूसँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छ भन्ने अध्ययन गर्छ। NLP ले मानव भाषा बुझ्न र व्याख्या गर्न सक्षम मोडेलहरू सिर्जना गर्दछ। तसर्थ, एल्गोरिदमले भाषा अनुवाद जस्ता कार्यहरू गर्न सक्छ, भावनात्मक विश्लेषण, र पाठ उत्पादन।
NLP ग्राहक सेवा, मार्केटिङ, र स्वास्थ्य सेवा सहित विभिन्न क्षेत्रहरूमा प्रयोग गरिन्छ। NLP को उद्देश्य कम्प्यूटरहरूलाई मानव भाषालाई व्याख्या गर्न र बुझ्नको लागि अनुमति दिनु हो जसरी यो लेखिएको वा बोलिने तरिकामा मानिसजस्तै नजिक छ।
को अवलोकन अनुहार अँध्यारो अनुहार
अनुहार अँध्यारो अनुहार प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) र मेसिन लर्निङ प्रविधि व्यवसाय हो। तिनीहरूले NLP को क्षेत्रलाई अगाडि बढाउन विकासकर्ताहरूलाई सहयोग गर्न स्रोतहरूको विस्तृत श्रृंखला प्रदान गर्छन्। तिनीहरूको सबैभन्दा उल्लेखनीय उत्पादन ट्रान्सफर्मर पुस्तकालय हो।
यो प्राकृतिक भाषा प्रशोधन अनुप्रयोगहरूको लागि डिजाइन गरिएको हो। साथै, यसले भाषा अनुवाद र प्रश्न उत्तर जस्ता विभिन्न NLP कार्यहरूको लागि पूर्व-प्रशिक्षित मोडेलहरू प्रदान गर्दछ।
हगिङ फेस, ट्रान्सफर्मर लाइब्रेरीको अतिरिक्त, मेसिन-लर्निङ डेटासेटहरू साझेदारी गर्न प्लेटफर्म प्रदान गर्दछ। यसले छिटो उच्च गुणस्तर पहुँच गर्न सम्भव बनाउँछ प्रशिक्षण को लागी डाटासेट तिनीहरूका मोडेलहरू।
हगिङ फेसको मिशन भनेको प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) लाई विकासकर्ताहरूका लागि थप पहुँचयोग्य बनाउनु हो।
सबैभन्दा लोकप्रिय हगिङ फेस डाटासेटहरू
Cornell Movie-Dialogs Corpus
यो Hugging Face को एक प्रसिद्ध डेटासेट हो। Cornell Movie-Dialogs Corpus मा चलचित्रको पटकथाबाट लिइएका संवादहरू समावेश हुन्छन्। प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मोडेलहरूलाई पाठ डेटाको यो व्यापक मात्रा प्रयोग गरेर प्रशिक्षित गर्न सकिन्छ।
सङ्ग्रहमा 220,579 चलचित्र क्यारेक्टर जोडीहरू बीच 10,292 भन्दा बढी संवादहरू समावेश छन्।
तपाईंले यो डेटासेट विभिन्न NLP कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। उदाहरणका लागि, तपाईंले भाषा निर्माण र प्रश्न-उत्तर परियोजनाहरू विकास गर्न सक्नुहुन्छ। साथै, तपाईं संवाद प्रणालीहरू सिर्जना गर्न सक्नुहुन्छ। किनभने वार्ताले यस्ता फराकिलो विषयहरूलाई समेट्छ। डाटासेटलाई अनुसन्धान परियोजनाहरूमा पनि व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको छ।
तसर्थ, यो NLP अनुसन्धानकर्ताहरू र विकासकर्ताहरूको लागि अत्यधिक उपयोगी उपकरण हो।
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus अनलाइन पृष्ठहरूको संग्रह हो जुन तपाईंले हगिङ फेस प्लेटफर्ममा फेला पार्न सक्नुहुन्छ। यस डेटासेटले लेख, ब्लग र फोरमहरू जस्ता अनलाइन पृष्ठहरूको विस्तृत श्रृंखला समावेश गर्दछ। यसबाहेक, यी सबै तिनीहरूको उच्च गुणस्तरको लागि छानिएका थिए।
डाटासेट NLP मोडेलहरू प्रशिक्षण र मूल्याङ्कनका लागि विशेष गरी मूल्यवान छ। तसर्थ, तपाईंले यो डेटासेट अनुवाद, र संक्षेपीकरण जस्ता कार्यहरूको लागि प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। साथै, तपाईले यो डेटासेट प्रयोग गरेर भावना विश्लेषण गर्न सक्नुहुन्छ जुन धेरै अनुप्रयोगहरूको लागि ठूलो सम्पत्ति हो।
हगिङ फेस टोलीले प्रशिक्षणको लागि उच्च गुणस्तरको नमूना प्रदान गर्न OpenWebText Corpus क्युरेट गर्यो। यो 570GB भन्दा बढी टेक्स्ट डाटा भएको ठूलो डाटासेट हो।
बर्ट
BERT (ट्रान्सफर्मरबाट द्विदिशात्मक एन्कोडर प्रतिनिधित्व) एक NLP मोडेल हो। यसलाई पूर्व प्रशिक्षित गरिएको छ र हगिङ फेस प्लेटफर्ममा पहुँचयोग्य छ। BERT गुगल एआई भाषा टोली द्वारा सिर्जना गरिएको थियो। साथै, यसलाई वाक्यांशमा शब्दहरूको सन्दर्भ बुझ्नको लागि विशाल पाठ डेटासेटमा प्रशिक्षित गरिन्छ।
किनकी BERT ट्रान्सफर्मरमा आधारित मोडेल हो, यसले एक पटकमा एक शब्दको सट्टा एकै पटकमा पूर्ण इनपुट अनुक्रम प्रक्रिया गर्न सक्छ। एक ट्रान्सफर्मर आधारित मोडेल प्रयोग गर्दछ ध्यान संयन्त्र अनुक्रमिक इनपुट को व्याख्या गर्न।
यो सुविधाले BERT लाई वाक्यांशमा शब्दहरूको सन्दर्भ बुझ्न सक्षम बनाउँछ।
तपाईं पाठ वर्गीकरण, भाषा बुझ्न, को लागि BERT प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। नाम गरेको संस्था पहिचान, र अन्य NLP अनुप्रयोगहरू बीचको सन्दर्भ संकल्प। साथै, यो पाठ उत्पन्न गर्न र मेसिन पढाइ बुझ्न लाभदायक छ।
स्क्वाड
Squad (Stanford Question Answering Dataset) प्रश्न र उत्तरहरूको डाटाबेस हो। तपाइँ यसलाई मेसिन पढ्ने समझ मोडेलहरू तालिम दिन प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ। डेटासेटले विभिन्न विषयहरूमा 100,000 भन्दा बढी प्रश्नहरू र प्रतिक्रियाहरू समावेश गर्दछ। Squad अघिल्लो डेटासेटहरू भन्दा फरक छ।
यसले केवल मिल्दो कीवर्डहरू भन्दा पाठको सन्दर्भको ज्ञान चाहिने प्रश्नहरूमा केन्द्रित छ।
नतिजाको रूपमा, यो प्रश्न-उत्तर र अन्य मेसिन-बुझ्ने कार्यहरूको लागि मोडेलहरू सिर्जना गर्न र परीक्षण गर्नको लागि उत्कृष्ट स्रोत हो। मानिसहरूले SquaAD मा पनि प्रश्नहरू लेख्छन्। यसले गुणस्तर र स्थिरताको उच्च डिग्री प्रदान गर्दछ।
समग्रमा, SQuAD NLP अनुसन्धानकर्ताहरू र विकासकर्ताहरूको लागि एक बहुमूल्य स्रोत हो।
MNLI
MNLI, वा Multi-Genre Natural Language Inference, तालिम र परीक्षण गर्न प्रयोग गरिने डेटासेट हो। मेशिन शिक्षा मोडेलहरु प्राकृतिक भाषा अनुमानको लागि। MNLI को उद्देश्य अर्को कथनको प्रकाशमा दिइएको कथन सत्य, गलत वा तटस्थ छ कि छैन भनेर पहिचान गर्नु हो।
MNLI अघिल्लो डेटासेटहरू भन्दा फरक छ किनभने यसले धेरै विधाहरूबाट पाठहरूको विस्तृत दायरालाई समेट्छ। यी विधाहरू कथादेखि समाचार टुक्राहरू, र सरकारी पत्रहरूमा भिन्न हुन्छन्। यस परिवर्तनशीलताको कारणले गर्दा, MNLI वास्तविक-विश्व पाठको थप प्रतिनिधि नमूना हो। यो स्पष्ट रूपमा अन्य धेरै प्राकृतिक भाषा अनुमान डेटासेटहरू भन्दा राम्रो छ।
डेटासेटमा 400,000 भन्दा बढी केसहरू भएको, MNLI ले प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि उदाहरणहरूको उल्लेखनीय संख्या प्रदान गर्दछ। यसले मोडेलहरूलाई उनीहरूको सिकाइमा मद्दत गर्न प्रत्येक नमूनाका लागि टिप्पणीहरू पनि समावेश गर्दछ।
अन्तिम विचार
अन्तमा, हगिङ फेस डाटासेटहरू NLP अनुसन्धानकर्ताहरू र विकासकर्ताहरूका लागि अमूल्य स्रोत हुन्। हगिङ फेसले डेटासेटहरूको विविध समूह प्रयोग गरेर NLP विकासको लागि एक रूपरेखा प्रदान गर्दछ।
हामीलाई लाग्छ हगिङ फेसको सबैभन्दा ठूलो डाटासेट OpenWebText Corpus हो।
यो उच्च गुणस्तरको डेटासेटमा 570GB भन्दा बढी पाठ डेटा समावेश छ। यो NLP मोडेलहरू प्रशिक्षण र मूल्याङ्कन गर्नको लागि एक अमूल्य स्रोत हो। तपाईं आफ्नो अर्को परियोजनाहरूमा OpenWebText र अन्य प्रयोग गर्ने प्रयास गर्न सक्नुहुन्छ।
जवाफ छाड्नुस्