Natural Language Processing (NLP) is getuige van een nieuwe golf van verbeteringen. En Hugging Face-datasets lopen voorop in deze trend. In dit artikel zullen we kijken naar de betekenis van Hugging Face-datasets.
We zullen ook zien hoe ze kunnen worden gebruikt om NLP-modellen te trainen en te beoordelen.
Hugging Face is een bedrijf dat ontwikkelaars voorziet van verschillende datasets.
Of je nu een beginner bent of een ervaren NLP-specialist, de gegevens op Hugging Face zullen je goed van pas komen. Ga met ons mee terwijl we het veld van NLP verkennen en meer te weten komen over het potentieel van Hugging Face-datasets.
Ten eerste, wat is NLP?
Natural Language Processing (NLP) is een tak van kunstmatige intelligentie. Het bestudeert hoe computers omgaan met menselijke (natuurlijke) talen. NLP omvat het creëren van modellen die menselijke taal kunnen begrijpen en interpreteren. Daarom kunnen algoritmen taken uitvoeren zoals taalvertaling, sentiment analyseen tekstproductie.
NLP wordt op verschillende gebieden gebruikt, waaronder klantenservice, marketing en gezondheidszorg. Het doel van NLP is om computers in staat te stellen menselijke taal te interpreteren en te begrijpen zoals deze is geschreven of gesproken op een manier die zo dicht bij die van mensen komt.
Overzicht Gezicht knuffelen
Gezicht knuffelen is een technologiebedrijf voor natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning. Ze bieden een breed scala aan middelen om ontwikkelaars te helpen bij het bevorderen van NLP. Hun meest opmerkelijke product is de Transformers-bibliotheek.
Het is ontworpen voor toepassingen voor natuurlijke taalverwerking. Het biedt ook vooraf getrainde modellen voor een verscheidenheid aan NLP-taken, zoals taalvertaling en het beantwoorden van vragen.
Hugging Face biedt naast de Transformers-bibliotheek een platform voor het delen van machine-learning datasets. Dit maakt het mogelijk om snel toegang te krijgen tot hoogwaardige kwaliteit datasets voor trainingen hun modellen.
De missie van Hugging Face is om natuurlijke taalverwerking (NLP) toegankelijker te maken voor ontwikkelaars.
Meest populaire gegevenssets voor knuffelgezichten
Cornell Film-Dialogen Corpus
Dit is een bekende dataset van Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus bevat dialogen uit filmscenario's. Modellen voor natuurlijke taalverwerking (NLP) kunnen worden getraind met behulp van deze uitgebreide hoeveelheid tekstgegevens.
De collectie bevat meer dan 220,579 dialoogontmoetingen tussen 10,292 filmkarakterparen.
U kunt deze dataset voor verschillende NLP-taken gebruiken. Je kunt bijvoorbeeld taalcreatie- en vraag-antwoordprojecten ontwikkelen. U kunt ook dialoogsystemen maken. omdat de gesprekken zo'n breed scala aan onderwerpen bestrijken. De dataset is ook veelvuldig gebruikt in onderzoeksprojecten.
Daarom is dit een zeer nuttig hulpmiddel voor NLP-onderzoekers en -ontwikkelaars.
OpenWebText-corpus
Het OpenWebText Corpus is een verzameling online pagina's die u kunt vinden op het Hugging Face-platform. Deze dataset bevat een breed scala aan online pagina's, zoals artikelen, blogs en forums. Bovendien werden deze allemaal gekozen vanwege hun hoge kwaliteit.
De dataset is vooral waardevol voor het trainen en beoordelen van NLP-modellen. Daarom kunt u deze dataset gebruiken voor taken als vertalen en samenvatten. U kunt ook sentimentanalyse uitvoeren met behulp van deze dataset, wat een enorme troef is voor veel toepassingen.
Het Hugging Face-team heeft het OpenWebText Corpus samengesteld om een voorbeeld van hoge kwaliteit voor training te bieden. Het is een grote dataset met meer dan 570 GB aan tekstgegevens.
BERT
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) is een NLP-model. Het is vooraf getraind en is toegankelijk op het Hugging Face-platform. BERT is gemaakt door het Google AI Language-team. Het is ook getraind op een uitgebreide tekstdataset om de context van woorden in een zin te begrijpen.
Omdat BERT een op een transformator gebaseerd model is, kan het de volledige invoerreeks in één keer verwerken in plaats van één woord tegelijk. Een op transformator gebaseerd model gebruikt aandacht mechanismen sequentiële invoer te interpreteren.
Met deze functie kan BERT de context van woorden in een zin begrijpen.
U kunt BERT gebruiken voor tekstcategorisering, taalbegrip, genoemde entiteit identificatie en coreferentieresolutie, naast andere NLP-toepassingen. Het is ook nuttig bij het genereren van tekst en het begrijpen van machinelezen.
Ploeg
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) is een database met vragen en antwoorden. U kunt het gebruiken om begrijpend lezen-modellen te trainen. De dataset bevat meer dan 100,000 vragen en antwoorden over uiteenlopende onderwerpen. SQuAD verschilt van eerdere datasets.
Het richt zich op zoekopdrachten die kennis van de context van de tekst vereisen in plaats van alleen overeenkomende trefwoorden.
Als gevolg hiervan is het een uitstekende bron voor het maken en testen van modellen voor het beantwoorden van vragen en andere machine-inzichttaken. Mensen schrijven de vragen ook in SQuAD. Dit zorgt voor een hoge mate van kwaliteit en consistentie.
Over het algemeen is SQuAD een waardevol hulpmiddel voor NLP-onderzoekers en -ontwikkelaars.
MNLI
MNLI, of Multi-Genre Natural Language Inference, is een dataset die wordt gebruikt om te trainen en te testen machine learning-modellen voor natuurlijke taal gevolgtrekking. Het doel van MNLI is om vast te stellen of een bepaalde bewering waar, onwaar of neutraal is in het licht van een andere bewering.
MNLI verschilt van eerdere datasets doordat het een breed scala aan teksten uit vele genres omvat. Deze genres variëren van fictie tot nieuwsberichten en overheidspapieren. Vanwege deze variabiliteit is MNLI een meer representatieve steekproef van tekst uit de echte wereld. Het is duidelijk beter dan veel andere datasets voor natuurlijke taalinferentie.
Met meer dan 400,000 cases in de dataset biedt MNLI een aanzienlijk aantal voorbeelden voor trainingsmodellen. Het bevat ook opmerkingen voor elk voorbeeld om de modellen te helpen bij het leren.
Conclusie
Ten slotte zijn Hugging Face-datasets een bron van onschatbare waarde voor NLP-onderzoekers en -ontwikkelaars. Hugging Face biedt een raamwerk voor NLP-ontwikkeling door gebruik te maken van een diverse groep datasets.
We denken dat de grootste dataset van Hugging Face het OpenWebText Corpus is.
Deze hoogwaardige dataset bevat meer dan 570 GB aan tekstgegevens. Het is een hulpmiddel van onschatbare waarde voor het trainen en evalueren van NLP-modellen. U kunt proberen OpenWebText en anderen te gebruiken in uw volgende projecten.
Laat een reactie achter