ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਦੇਖਣ ਨੂੰ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਅਤੇ, ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਾਂਗੇ।
ਨਾਲ ਹੀ, ਅਸੀਂ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੋ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ NLP ਮਾਹਰ ਹੋ, ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਜੁੜੋ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੀਂ NLP ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, NLP ਕੀ ਹੈ?
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਹੈ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ. ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖੀ (ਕੁਦਰਤੀ) ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। NLP ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਉਤਪਾਦਨ।
NLP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ, ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਮੇਤ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। NLP ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਨੇੜੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਿਖੀ ਜਾਂ ਬੋਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਦੀ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚਿਹਰਾ
ਜੱਫੀ ਪਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚਿਹਰਾ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਹੈ। ਉਹ NLP ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਉਤਪਾਦ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਜ਼ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ।
ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ NLP ਕਾਰਜਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਂਡ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ, ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ।
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਦਾ ਮਿਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੇਟਸ
ਕਾਰਨੇਲ ਮੂਵੀ-ਡਾਇਲਾਗਸ ਕਾਰਪਸ
ਇਹ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਜਾਣਿਆ-ਪਛਾਣਿਆ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ। ਕਾਰਨੇਲ ਮੂਵੀ-ਡਾਇਲਾਗਸ ਕਾਰਪਸ ਵਿੱਚ ਫਿਲਮ ਦੇ ਸਕਰੀਨਪਲੇ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਸੰਵਾਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗਵੇਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP) ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਸ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ 220,579 ਫਿਲਮੀ ਕਿਰਦਾਰਾਂ ਦੇ ਜੋੜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ 10,292 ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਇਲਾਗ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ NLP ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਡਾਇਲਾਗ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕਿਉਂਕਿ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਇਹ NLP ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਸਾਧਨ ਹੈ.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus ਔਨਲਾਈਨ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਔਨਲਾਈਨ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਖ, ਬਲੌਗ ਅਤੇ ਫੋਰਮ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਸਭ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ ਚੁਣੇ ਗਏ ਸਨ.
NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸੰਪਤੀ ਹੈ।
ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਟੀਮ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ OpenWebText Corpus ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਇਹ 570GB ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ।
ਬੀ.ਈ.ਆਰ.ਟੀ
BERT (ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਾਂ ਤੋਂ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਏਨਕੋਡਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ) ਇੱਕ NLP ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ। BERT ਨੂੰ Google AI ਭਾਸ਼ਾ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾਸੈਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਕਿਉਂਕਿ BERT ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਇੰਪੁੱਟ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਧਿਆਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ।
ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ BERT ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ BERT ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਹੋਰ NLP ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਕੋਰ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ। ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਰੀਡਿੰਗ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਸਕੁਐਡ
ਸਕੁਐਡ (ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟ) ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਉੱਤਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਸ਼ੀਨ ਰੀਡਿੰਗ ਸਮਝ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ 100,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। Squad ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਨ-ਉੱਤਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ-ਸਮਝ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਰੋਤ ਹੈ। ਮਨੁੱਖ ਸਕੁਐਡ ਵਿੱਚ ਵੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਲਿਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, SQuAD NLP ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤ ਹੈ।
MNLI
MNLI, ਜਾਂ ਮਲਟੀ-ਜੇਨਰ ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਇਨਫਰੈਂਸ, ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ. MNLI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਬਿਆਨ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਕਥਨ ਦੀ ਰੋਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੈ, ਗਲਤ ਹੈ ਜਾਂ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ।
MNLI ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਕਈ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਗਲਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਖਬਰਾਂ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ, ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, MNLI ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਮਾਨ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ 400,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, MNLI ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰੇਕ ਨਮੂਨੇ ਲਈ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੇਟ NLP ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ NLP ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਸੋਚਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ OpenWebText Corpus ਹੈ।
ਇਸ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ 570GB ਤੋਂ ਵੱਧ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨਮੋਲ ਸਰੋਤ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ OpenWebText ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ