Natural Language Processing (NLP) er vitne til en ny bølge av forbedringer. Og, Hugging Face-datasett er i forkant av denne trenden. I denne artikkelen skal vi se på betydningen av datasett med Hugging Face.
Vi vil også se hvordan de kan brukes til å trene og vurdere NLP-modeller.
Hugging Face er et selskap som forsyner utviklere med en rekke datasett.
Enten du er en nybegynner eller en erfaren NLP-spesialist, vil dataene som er oppgitt på Hugging Face være nyttige for deg. Bli med oss mens vi utforsker feltet NLP og lærer om potensialet til Hugging Face-datasett.
For det første, hva er NLP?
Natural Language Processing (NLP) er en gren av kunstig intelligens. Den studerer hvordan datamaskiner samhandler med menneskelige (naturlige) språk. NLP innebærer å lage modeller som er i stand til å forstå og tolke menneskelig språk. Derfor kan algoritmer påta seg oppgaver som språkoversettelse, sentiment analyse, og tekstproduksjon.
NLP brukes på en rekke områder, inkludert kundeservice, markedsføring og helsetjenester. Målet med NLP er å la datamaskiner tolke og forstå menneskelig språk slik det skrives eller snakkes på en måte som er så nær menneskers.
Oversikt over Klemme ansiktet
Klemme ansiktet er en naturlig språkbehandling (NLP) og maskinlæringsteknologivirksomhet. De tilbyr et bredt spekter av ressurser for å hjelpe utviklere med å fremme NLP-området. Deres mest bemerkelsesverdige produkt er Transformers-biblioteket.
Den er designet for naturlig språkbehandlingsapplikasjoner. Den gir også forhåndstrente modeller for en rekke NLP-oppgaver som språkoversettelse og spørsmålssvar.
Hugging Face, i tillegg til Transformers-biblioteket, tilbyr en plattform for deling av datasett for maskinlæring. Dette gjør det mulig å raskt få tilgang til høy kvalitet datasett for opplæring modellene deres.
Hugging Faces oppgave er å gjøre naturlig språkbehandling (NLP) mer tilgjengelig for utviklere.
Mest populære Hugging Face-datasett
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Dette er et velkjent datasett fra Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus består av dialoger hentet fra filmmanus. Naturlig språkbehandling (NLP)-modeller kan trenes ved å bruke denne omfattende mengden tekstdata.
Mer enn 220,579 10,292 dialogmøter mellom XNUMX XNUMX filmkarakterpar er inkludert i samlingen.
Du kan bruke dette datasettet til en rekke NLP-oppgaver. Du kan for eksempel utvikle språkskaping og spørsmålsbesvaringsprosjekter. Du kan også lage dialogsystemer. fordi samtalene dekker et så bredt spekter av emner. Datasettet har også blitt mye brukt i forskningsprosjekter.
Derfor er dette et svært nyttig verktøy for NLP-forskere og -utviklere.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus er en samling av nettsider som du kan finne på Hugging Face-plattformen. Dette datasettet inkluderer et bredt spekter av nettsider, for eksempel artikler, blogger og fora. Dessuten ble disse alle valgt for sin høye kvalitet.
Datasettet er spesielt verdifullt for opplæring og vurdering av NLP-modeller. Derfor kan du bruke dette datasettet til oppgaver som oversettelse og oppsummering. Du kan også utføre sentimentanalyse ved å bruke dette datasettet som er en stor ressurs for mange applikasjoner.
Hugging Face-teamet kuraterte OpenWebText Corpus for å gi en prøve av høy kvalitet for trening. Det er et stort datasett med mer enn 570 GB tekstdata.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) er en NLP-modell. Den har blitt forhåndstrent og er tilgjengelig på Hugging Face-plattformen. BERT ble opprettet av Google AI Language-teamet. Det er også trent på et stort tekstdatasett for å forstå konteksten til ord i en setning.
Fordi BERT er en transformatorbasert modell, kan den behandle hele inngangssekvensen på en gang i stedet for ett ord om gangen. En transformatorbasert modell bruker oppmerksomhetsmekanismer å tolke sekvensiell input.
Denne funksjonen gjør det mulig for BERT å forstå konteksten til ord i en frase.
Du kan bruke BERT til tekstkategorisering, språkforståelse, navngitt enhet identifikasjon og kjernereferanseoppløsning, blant andre NLP-applikasjoner. Det er også nyttig for å generere tekst og forstå maskinlesing.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) er en database med spørsmål og svar. Du kan bruke den til å trene maskinelle leseforståelsesmodeller. Datasettet inneholder over 100,000 XNUMX spørsmål og svar om en rekke emner. SQuAD skiller seg fra tidligere datasett.
Den fokuserer på søk som krever kunnskap om tekstens kontekst i stedet for bare samsvarende søkeord.
Som et resultat er det en utmerket ressurs for å lage og teste modeller for spørsmålssvar og andre maskinforståelsesoppgaver. Mennesker skriver spørsmålene i SQuAD også. Dette gir høy grad av kvalitet og konsistens.
Totalt sett er SQuAD en verdifull ressurs for NLP-forskere og -utviklere.
MNLI
MNLI, eller Multi-Genre Natural Language Inference, er et datasett som brukes til å trene og teste maskinlæringsmodeller for naturlig språkslutning. Formålet med MNLI er å identifisere om et gitt utsagn er sant, usant eller nøytralt i lys av et annet utsagn.
MNLI skiller seg fra tidligere datasett ved at det dekker et bredt spekter av tekster fra mange sjangere. Disse sjangrene varierer fra skjønnlitteratur til nyhetsartikler og offentlige aviser. På grunn av denne variasjonen er MNLI et mer representativt utvalg av tekst fra den virkelige verden. Det er tydeligvis bedre enn mange andre datasett for naturlig språkslutning.
Med over 400,000 XNUMX tilfeller i datasettet, gir MNLI et betydelig antall eksempler for treningsmodeller. Den inneholder også kommentarer for hver prøve for å hjelpe modellene i deres læring.
Final Thoughts
Til slutt, Hugging Face-datasett er en uvurderlig ressurs for NLP-forskere og -utviklere. Hugging Face gir et rammeverk for NLP-utvikling ved å bruke en mangfoldig gruppe datasett.
Vi tror Hugging Faces største datasett er OpenWebText Corpus.
Dette datasettet av høy kvalitet inneholder over 570 GB med tekstdata. Det er en uvurderlig ressurs for opplæring og evaluering av NLP-modeller. Du kan prøve å bruke OpenWebText og andre i dine neste prosjekter.
Legg igjen en kommentar