Procesarea limbajului natural (NLP) este martorul unui nou val de îmbunătățiri. Și seturile de date Hugging Face sunt în fruntea acestei tendințe. În acest articol, ne vom uita la semnificația seturilor de date Hugging Face.
De asemenea, vom vedea cum pot fi folosite pentru a instrui și evalua modelele NLP.
Hugging Face este o companie care furnizează dezvoltatorilor o varietate de seturi de date.
Indiferent dacă sunteți un începător sau un specialist NLP cu experiență, datele furnizate pe Hugging Face vă vor fi de folos. Alăturați-vă nouă în timp ce explorăm domeniul NLP și aflăm despre potențialul setului de date Hugging Face.
În primul rând, ce este NLP?
Procesarea limbajului natural (NLP) este o ramură a inteligență artificială. Studiază modul în care computerele interacționează cu limbajele umane (naturale). NLP presupune crearea de modele capabile să înțeleagă și să interpreteze limbajul uman. Prin urmare, algoritmii pot îndeplini sarcini precum traducerea limbii, Analiza sentimentului, și producția de text.
NLP este utilizat într-o varietate de domenii, inclusiv servicii pentru clienți, marketing și asistență medicală. Obiectivul NLP este de a permite computerelor să interpreteze și să înțeleagă limbajul uman așa cum este scris sau vorbit într-un mod cât mai apropiat de cel al oamenilor.
Privire de ansamblu asupra Fata îmbrățișată
Fata îmbrățișată este o afacere de procesare a limbajului natural (NLP) și tehnologie de învățare automată. Ele oferă o gamă largă de resurse pentru a ajuta dezvoltatorii să promoveze domeniul NLP. Cel mai remarcabil produs al lor este biblioteca Transformers.
Este conceput pentru aplicații de procesare a limbajului natural. De asemenea, oferă modele pre-instruite pentru o varietate de sarcini NLP, cum ar fi traducerea limbii și răspunsul la întrebări.
Hugging Face, pe lângă biblioteca Transformers, oferă o platformă pentru partajarea seturilor de date de învățare automată. Acest lucru face posibil accesul rapid la calitate înaltă seturi de date pentru instruire modelele lor.
Misiunea Hugging Face este de a face procesarea limbajului natural (NLP) mai accesibilă pentru dezvoltatori.
Cele mai populare seturi de date Hugging Face
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Acesta este un set de date binecunoscut de la Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus cuprinde dialoguri preluate din scenarii de film. Modelele de procesare a limbajului natural (NLP) pot fi antrenate folosind această cantitate extinsă de date text.
În colecție sunt incluse peste 220,579 de întâlniri de dialog între 10,292 de perechi de personaje din film.
Puteți utiliza acest set de date pentru o varietate de sarcini NLP. De exemplu, puteți dezvolta proiecte de creare a limbii și de răspunsuri la întrebări. De asemenea, puteți crea sisteme de dialog. deoarece discuțiile acoperă o gamă atât de largă de subiecte. Setul de date a fost, de asemenea, utilizat pe scară largă în proiecte de cercetare.
Prin urmare, acesta este un instrument extrem de util pentru cercetătorii și dezvoltatorii NLP.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus este o colecție de pagini online pe care le puteți găsi pe platforma Hugging Face. Acest set de date include o gamă largă de pagini online, cum ar fi articole, bloguri și forumuri. În plus, toate acestea au fost alese pentru calitatea lor înaltă.
Setul de date este deosebit de valoros pentru instruirea și evaluarea modelelor NLP. Prin urmare, puteți utiliza acest set de date pentru sarcini precum traducerea și rezumarea. De asemenea, puteți efectua o analiză a sentimentelor folosind acest set de date, care este un atu imens pentru multe aplicații.
Echipa Hugging Face a organizat OpenWebText Corpus pentru a oferi un eșantion de înaltă calitate pentru antrenament. Este un set de date mare cu peste 570 GB de date text.
OARET
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) este un model NLP. Acesta a fost pre-antrenat și este accesibil pe platforma Hugging Face. BERT a fost creat de echipa Google AI Language. De asemenea, este antrenat pe un set de date text vast pentru a înțelege contextul cuvintelor dintr-o frază.
Deoarece BERT este un model bazat pe transformator, poate procesa întreaga secvență de intrare simultan în loc de un cuvânt la un moment dat. Un model bazat pe transformator folosește mecanisme de atenție pentru a interpreta intrarea secvenţială.
Această caracteristică îi permite BERT să înțeleagă contextul cuvintelor dintr-o frază.
Puteți utiliza BERT pentru clasificarea textului, înțelegerea limbii, entitate numită identificarea și rezoluția coreferenței, printre alte aplicații NLP. De asemenea, este benefic în generarea de text și înțelegerea citirii automate.
Echipă
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) este o bază de date de întrebări și răspunsuri. Îl puteți folosi pentru a antrena modele de înțelegere a citirii automate. Setul de date include peste 100,000 de întrebări și răspunsuri pe o varietate de subiecte. SQuAD diferă de seturile de date anterioare.
Se concentrează pe interogări care necesită cunoașterea contextului textului, mai degrabă decât doar cuvintele cheie care se potrivesc.
Ca rezultat, este o resursă excelentă pentru crearea și testarea modelelor pentru întrebări-răspuns și alte sarcini de înțelegere a mașinii. Oamenii scriu întrebările și în SQuAD. Acest lucru oferă un grad ridicat de calitate și consistență.
În general, SQuAD este o resursă valoroasă pentru cercetătorii și dezvoltatorii NLP.
MNLI
MNLI, sau Multi-Genre Natural Language Inference, este un set de date folosit pentru instruire și testare modele de învățare automată pentru inferența limbajului natural. Scopul MNLI este de a identifica dacă o anumită afirmație este adevărată, falsă sau neutră în lumina unei alte afirmații.
MNLI diferă de seturile de date anterioare prin faptul că acoperă o gamă largă de texte din mai multe genuri. Aceste genuri variază de la ficțiune la articole de știri și ziare guvernamentale. Din cauza acestei variabilitati, MNLI este un eșantion mai reprezentativ de text din lumea reală. Este evident mai bun decât multe alte seturi de date de inferență în limbaj natural.
Cu peste 400,000 de cazuri în setul de date, MNLI oferă un număr semnificativ de exemple pentru modele de antrenament. Conține, de asemenea, comentarii pentru fiecare eșantion pentru a ajuta modelele în învățare.
Gânduri finale
În cele din urmă, seturile de date Hugging Face sunt o resursă de neprețuit pentru cercetătorii și dezvoltatorii NLP. Hugging Face oferă un cadru pentru dezvoltarea NLP prin utilizarea unui grup divers de seturi de date.
Credem că cel mai mare set de date al lui Hugging Face este OpenWebText Corpus.
Acest set de date de înaltă calitate conține peste 570 GB de date text. Este o resursă de neprețuit pentru instruirea și evaluarea modelelor NLP. Puteți încerca să utilizați OpenWebText și altele în următoarele proiecte.
Lasă un comentariu