O Processamento de Linguagem Natural (NLP) está testemunhando uma nova onda de melhorias. E os conjuntos de dados Hugging Face estão na vanguarda dessa tendência. Neste artigo, veremos o significado dos conjuntos de dados Hugging Face.
Além disso, veremos como eles podem ser usados para treinar e avaliar modelos de PNL.
A Hugging Face é uma empresa que fornece aos desenvolvedores uma variedade de conjuntos de dados.
Seja você um iniciante ou um especialista em PNL experiente, os dados fornecidos em Hugging Face serão úteis para você. Junte-se a nós enquanto exploramos o campo da PNL e aprendemos sobre o potencial dos conjuntos de dados Hugging Face.
Em primeiro lugar, o que é PNL?
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um ramo da inteligência artificial. Estuda como os computadores interagem com as linguagens humanas (naturais). A PNL envolve a criação de modelos capazes de entender e interpretar a linguagem humana. Portanto, os algoritmos podem realizar tarefas como tradução de idiomas, análise de sentimentose produção de texto.
A PNL é usada em diversas áreas, incluindo atendimento ao cliente, marketing e saúde. O objetivo do NLP é permitir que os computadores interpretem e compreendam a linguagem humana como ela é escrita ou falada de uma maneira próxima à dos humanos.
Visão de Abraçando o rosto
Abraçando o rosto é uma empresa de processamento de linguagem natural (NLP) e tecnologia de aprendizado de máquina. Eles fornecem uma ampla gama de recursos para ajudar os desenvolvedores a aprofundar a área de PNL. Seu produto mais notável é a biblioteca Transformers.
Ele é projetado para aplicações de processamento de linguagem natural. Além disso, fornece modelos pré-treinados para uma variedade de tarefas de PNL, como tradução de idiomas e resposta a perguntas.
Hugging Face, além da biblioteca Transformers, oferece uma plataforma para compartilhar conjuntos de dados de aprendizado de máquina. Isso possibilita o acesso rápido a alta qualidade conjuntos de dados para treinamento seus modelos.
A missão do Hugging Face é tornar o processamento de linguagem natural (NLP) mais acessível para os desenvolvedores.
Conjuntos de dados de rostos de abraços mais populares
Corpus de diálogos de filmes de Cornell
Este é um conjunto de dados bem conhecido do Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus compreende diálogos retirados de roteiros de filmes. Os modelos de processamento de linguagem natural (NLP) podem ser treinados usando essa grande quantidade de dados de texto.
Mais de 220,579 encontros de diálogo entre 10,292 pares de personagens de filmes estão incluídos na coleção.
Você pode usar este conjunto de dados para uma variedade de tarefas de NLP. Por exemplo, você pode desenvolver projetos de criação de linguagem e respostas a perguntas. Além disso, você pode criar sistemas de diálogo. porque as palestras abrangem uma ampla gama de tópicos. O conjunto de dados também tem sido amplamente utilizado em projetos de pesquisa.
Portanto, esta é uma ferramenta altamente útil para pesquisadores e desenvolvedores de PNL.
OpenWebText CorpusName
O OpenWebText Corpus é uma coleção de páginas online que você pode encontrar na plataforma Hugging Face. Esse conjunto de dados inclui uma ampla variedade de páginas online, como artigos, blogs e fóruns. Além disso, todos foram escolhidos por sua alta qualidade.
O conjunto de dados é especialmente valioso para treinar e avaliar modelos de NLP. Portanto, você pode usar esse conjunto de dados para tarefas como tradução e resumo. Além disso, você pode realizar análises de sentimentos usando esse conjunto de dados, que é um grande recurso para muitos aplicativos.
A equipe Hugging Face selecionou o OpenWebText Corpus para fornecer uma amostra de alta qualidade para treinamento. É um grande conjunto de dados com mais de 570 GB de dados de texto.
BERT
BERT (Representações de codificador bidirecional de transformadores) é um modelo NLP. Ele foi pré-treinado e está acessível na plataforma Hugging Face. O BERT foi criado pela equipe do Google AI Language. Além disso, ele é treinado em um vasto conjunto de dados de texto para compreender o contexto das palavras em uma frase.
Como o BERT é um modelo baseado em transformador, ele pode processar toda a sequência de entrada de uma só vez, em vez de uma palavra por vez. Um modelo baseado em transformador usa mecanismos de atenção para interpretar a entrada sequencial.
Esse recurso permite que o BERT compreenda o contexto das palavras em uma frase.
Você pode usar o BERT para categorização de texto, compreensão de linguagem, entidade nomeada identificação e resolução de correferência, entre outras aplicações NLP. Além disso, é benéfico na geração de texto e na compreensão da leitura de máquina.
Pelotão
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) é um banco de dados de perguntas e respostas. Você pode usá-lo para treinar modelos de compreensão de leitura de máquina. O conjunto de dados inclui mais de 100,000 perguntas e respostas sobre uma variedade de tópicos. O SQuAD difere dos conjuntos de dados anteriores.
Ele se concentra em consultas que exigem conhecimento do contexto do texto, em vez de apenas palavras-chave correspondentes.
Como resultado, é um excelente recurso para criar e testar modelos para responder a perguntas e outras tarefas de compreensão de máquina. Os humanos também escrevem as perguntas no SQUAD. Isso fornece um alto grau de qualidade e consistência.
No geral, o SQuAD é um recurso valioso para pesquisadores e desenvolvedores de PNL.
MNLI
MNLI, ou Multi-Genre Natural Language Inference, é um conjunto de dados usado para treinar e testar modelos de aprendizado de máquina para inferência de linguagem natural. O objetivo do MNLI é identificar se uma determinada afirmação é verdadeira, falsa ou neutra em relação a outra afirmação.
O MNLI difere dos conjuntos de dados anteriores porque cobre uma ampla gama de textos de vários gêneros. Esses gêneros variam de ficção a notícias e jornais do governo. Devido a essa variabilidade, o MNLI é uma amostra mais representativa do texto do mundo real. É evidentemente melhor do que muitos outros conjuntos de dados de inferência de linguagem natural.
Com mais de 400,000 casos no conjunto de dados, o MNLI fornece um número significativo de exemplos para modelos de treinamento. Ele também contém comentários para cada amostra para auxiliar os modelos em seu aprendizado.
Considerações Finais
Por fim, os conjuntos de dados Hugging Face são um recurso inestimável para pesquisadores e desenvolvedores de PNL. Hugging Face fornece uma estrutura para o desenvolvimento de PNL, utilizando um grupo diversificado de conjuntos de dados.
Acreditamos que o maior conjunto de dados do Hugging Face é o OpenWebText Corpus.
Este conjunto de dados de alta qualidade contém mais de 570 GB de dados de texto. É um recurso inestimável para treinamento e avaliação de modelos de PNL. Você pode tentar usar o OpenWebText e outros em seus próximos projetos.
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