Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest świadkiem nowej fali ulepszeń. A zestawy danych Hugging Face przodują w tym trendzie. W tym artykule przyjrzymy się znaczeniu zestawów danych Hugging Face.
Zobaczymy również, jak można je wykorzystać do trenowania i oceny modeli NLP.
Hugging Face to firma, która dostarcza programistom różnorodne zbiory danych.
Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym specjalistą NLP, dane zawarte w Hugging Face będą dla Ciebie przydatne. Dołącz do nas, odkrywając dziedzinę NLP i poznając potencjał zestawów danych Hugging Face.
Po pierwsze, czym jest NLP?
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) jest gałęzią sztuczna inteligencja. Bada, w jaki sposób komputery wchodzą w interakcje z ludzkimi (naturalnymi) językami. NLP pociąga za sobą tworzenie modeli zdolnych do zrozumienia i interpretacji ludzkiego języka. W związku z tym algorytmy mogą podejmować się zadań, takich jak tłumaczenie na język, Analiza nastrojówi produkcji tekstu.
NLP jest wykorzystywane w różnych obszarach, w tym w obsłudze klienta, marketingu i opiece zdrowotnej. Celem NLP jest umożliwienie komputerom interpretowania i rozumienia ludzkiego języka tak, jak jest on pisany lub mówiony, w sposób zbliżony do ludzkiego.
Przegląd Przytulanie Twarzy
Przytulanie Twarzy to firma zajmująca się przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) i technologią uczenia maszynowego. Zapewniają szeroki zakres zasobów, aby pomóc programistom w rozwijaniu obszaru NLP. Ich najbardziej godnym uwagi produktem jest biblioteka Transformers.
Jest przeznaczony do aplikacji przetwarzających język naturalny. Ponadto zapewnia wstępnie wytrenowane modele do różnych zadań NLP, takich jak tłumaczenie językowe i odpowiadanie na pytania.
Hugging Face, oprócz biblioteki Transformers, oferuje platformę do udostępniania zestawów danych uczenia maszynowego. Umożliwia to szybki dostęp do wysokiej jakości zestawy danych do treningu ich modele.
Misją Hugging Face jest uczynienie przetwarzania języka naturalnego (NLP) bardziej dostępnym dla programistów.
Najpopularniejsze zestawy danych przytulania twarzy
Korpus dialogów filmowych Cornell
Jest to dobrze znany zestaw danych z Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus zawiera dialogi zaczerpnięte ze scenariuszy filmowych. Modele przetwarzania języka naturalnego (NLP) można trenować przy użyciu tak dużej ilości danych tekstowych.
Kolekcja zawiera ponad 220,579 10,292 dialogów między XNUMX XNUMX parami postaci filmowych.
Możesz użyć tego zestawu danych do różnych zadań NLP. Na przykład możesz opracować projekty tworzenia języków i odpowiadania na pytania. Możesz także tworzyć systemy dialogowe. ponieważ rozmowy obejmują tak szeroki zakres tematów. Zbiór danych był również szeroko wykorzystywany w projektach badawczych.
Dlatego jest to bardzo przydatne narzędzie dla badaczy i programistów NLP.
Korpus OpenWebText
OpenWebText Corpus to zbiór stron internetowych, które można znaleźć na platformie Hugging Face. Ten zestaw danych obejmuje szeroki zakres stron online, takich jak artykuły, blogi i fora. Poza tym wszystkie zostały wybrane ze względu na ich wysoką jakość.
Zestaw danych jest szczególnie cenny do szkolenia i oceny modeli NLP. W związku z tym możesz używać tego zestawu danych do zadań takich jak tłumaczenie i podsumowanie. Możesz także przeprowadzić analizę nastrojów przy użyciu tego zestawu danych, który jest ogromnym atutem dla wielu aplikacji.
Zespół Hugging Face był kuratorem OpenWebText Corpus, aby zapewnić wysokiej jakości próbkę do celów szkoleniowych. Jest to duży zbiór danych zawierający ponad 570 GB danych tekstowych.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) to model NLP. Został wstępnie przeszkolony i jest dostępny na platformie Hugging Face. BERT został stworzony przez zespół Google AI Language. Ponadto jest szkolony na obszernym zbiorze danych tekstowych, aby uchwycić kontekst słów we frazie.
Ponieważ BERT jest modelem opartym na transformatorze, może przetwarzać całą sekwencję wejściową jednocześnie, zamiast jednego słowa na raz. Wykorzystuje model oparty na transformatorze mechanizmy uwagi interpretować wprowadzanie sekwencyjne.
Ta funkcja umożliwia BERT uchwycenie kontekstu słów we frazie.
Możesz użyć BERT do kategoryzacji tekstu, rozumienia języka, nazwany podmiot identyfikacja i rozwiązywanie współrzędnych między innymi aplikacjami NLP. Jest to również korzystne w generowaniu tekstu i zrozumieniu czytania maszynowego.
Drużyna
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) to baza danych zawierająca pytania i odpowiedzi. Można go używać do trenowania modeli maszynowego czytania ze zrozumieniem. Zbiór danych zawiera ponad 100,000 XNUMX pytań i odpowiedzi na różne tematy. SQuAD różni się od poprzednich zestawów danych.
Koncentruje się na zapytaniach, które wymagają znajomości kontekstu tekstu, a nie tylko dopasowania słów kluczowych.
W rezultacie jest to doskonałe źródło informacji do tworzenia i testowania modeli odpowiedzi na pytania i innych zadań związanych ze zrozumieniem maszyny. Ludzie również piszą pytania w SQuAD. Zapewnia to wysoki stopień jakości i spójności.
Ogólnie rzecz biorąc, SQuAD jest cennym źródłem informacji dla badaczy i programistów NLP.
MNLI
MNLI, czyli Multi-Genre Natural Language Inference, to zestaw danych używany do uczenia i testowania modele uczenia maszynowego do wnioskowania w języku naturalnym. Celem MNLI jest określenie, czy dane stwierdzenie jest prawdziwe, fałszywe lub neutralne w świetle innego stwierdzenia.
MNLI różni się od poprzednich zbiorów danych tym, że obejmuje szeroki zakres tekstów z wielu gatunków. Gatunki te różnią się od beletrystyki po wiadomości i dokumenty rządowe. Z powodu tej zmienności MNLI jest bardziej reprezentatywną próbką tekstu z prawdziwego świata. Jest to ewidentnie lepsze niż wiele innych zestawów danych wnioskowania w języku naturalnym.
Z ponad 400,000 XNUMX przypadków w zbiorze danych, MNLI zapewnia znaczną liczbę przykładów modeli szkoleniowych. Zawiera również komentarze do każdej próbki, aby pomóc modelom w nauce.
Final Thoughts
Wreszcie zestawy danych Hugging Face są nieocenionym źródłem informacji dla badaczy i programistów NLP. Hugging Face zapewnia ramy dla rozwoju NLP, wykorzystując zróżnicowaną grupę zestawów danych.
Uważamy, że największym zbiorem danych Hugging Face jest OpenWebText Corpus.
Ten wysokiej jakości zestaw danych zawiera ponad 570 GB danych tekstowych. Jest to nieocenione źródło informacji do szkolenia i oceny modeli NLP. Możesz spróbować użyć OpenWebText i innych w swoich następnych projektach.
Dodaj komentarz