Обработка естественного языка (NLP) переживает новую волну улучшений. И наборы данных Hugging Face находятся в авангарде этой тенденции. В этой статье мы рассмотрим значение наборов данных Hugging Face.
Кроме того, мы увидим, как их можно использовать для обучения и оценки моделей НЛП.
Hugging Face — компания, предоставляющая разработчикам различные наборы данных.
Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным специалистом по НЛП, данные, представленные на Hugging Face, будут вам полезны. Присоединяйтесь к нам, пока мы исследуем область НЛП и узнаем о потенциале наборов данных Hugging Face.
Во-первых, что такое НЛП?
Обработка естественного языка (NLP) — это ветвь искусственный интеллект. Он изучает, как компьютеры взаимодействуют с человеческими (естественными) языками. НЛП предполагает создание моделей, способных понимать и интерпретировать человеческий язык. Следовательно, алгоритмы могут выполнять такие задачи, как языковой перевод, анализ настроений, и текстовое производство.
НЛП используется в самых разных областях, включая обслуживание клиентов, маркетинг и здравоохранение. Цель НЛП состоит в том, чтобы позволить компьютерам интерпретировать и понимать человеческий язык в том виде, в каком он написан или произнесен, способом, максимально приближенным к человеческому.
Обзор Обнимая лицо
Обнимая лицо — это бизнес, связанный с обработкой естественного языка (NLP) и технологиями машинного обучения. Они предоставляют широкий спектр ресурсов, чтобы помочь разработчикам в развитии области НЛП. Их самый примечательный продукт — библиотека Transformers.
Он предназначен для приложений обработки естественного языка. Кроме того, он предоставляет предварительно обученные модели для различных задач НЛП, таких как языковой перевод и ответы на вопросы.
Hugging Face, в дополнение к библиотеке Transformers, предлагает платформу для обмена наборами данных машинного обучения. Это позволяет быстро получить доступ к высококачественным наборы данных для обучения их модели.
Миссия Hugging Face — сделать обработку естественного языка (NLP) более доступной для разработчиков.
Самые популярные наборы данных обнимающихся лиц
Корнеллский корпус фильмов и диалогов
Это известный набор данных от Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus состоит из диалогов, взятых из киносценариев. Модели обработки естественного языка (NLP) можно обучать, используя этот обширный объем текстовых данных.
В коллекцию включено более 220,579 10,292 диалогов между XNUMX XNUMX парами киногероев.
Вы можете использовать этот набор данных для различных задач НЛП. Например, вы можете разрабатывать проекты создания языка и ответов на вопросы. Также вы можете создавать диалоговые системы. потому что переговоры охватывают такой широкий круг тем. Набор данных также широко использовался в исследовательских проектах.
Следовательно, это очень полезный инструмент для исследователей и разработчиков НЛП.
Корпус OpenWebText
Корпус OpenWebText — это набор онлайн-страниц, которые вы можете найти на платформе Hugging Face. Этот набор данных включает широкий спектр онлайн-страниц, таких как статьи, блоги и форумы. Кроме того, все они были выбраны за их высокое качество.
Набор данных особенно ценен для обучения и оценки моделей НЛП. Следовательно, вы можете использовать этот набор данных для таких задач, как перевод и обобщение. Кроме того, вы можете выполнять анализ настроений, используя этот набор данных, который является огромным преимуществом для многих приложений.
Команда Hugging Face курировала OpenWebText Corpus, чтобы предоставить высококачественный образец для обучения. Это большой набор данных с более чем 570 ГБ текстовых данных.
БЕРТ
BERT (представления двунаправленного кодировщика от преобразователей) — это модель НЛП. Он прошел предварительную подготовку и доступен на платформе Hugging Face. BERT был создан командой Google AI Language. Кроме того, он обучается на обширном наборе текстовых данных, чтобы понять контекст слов во фразе.
Поскольку BERT представляет собой модель на основе преобразователя, он может обрабатывать всю входную последовательность сразу, а не по одному слову за раз. Модель на основе трансформатора использует механизмы внимания интерпретировать последовательный ввод.
Эта функция позволяет BERT понимать контекст слов во фразе.
Вы можете использовать BERT для категоризации текста, понимания языка, названная сущность идентификация и разрешение кореферентности среди других приложений НЛП. Кроме того, это полезно для генерации текста и понимания машинного чтения.
команда
SQuAD (Стэнфордский набор данных для ответов на вопросы) представляет собой базу данных вопросов и ответов. Вы можете использовать его для обучения моделей понимания машинного чтения. Набор данных включает более 100,000 XNUMX вопросов и ответов на самые разные темы. SQuAD отличается от предыдущих наборов данных.
Он фокусируется на запросах, которые требуют знания контекста текста, а не просто сопоставления ключевых слов.
В результате это отличный ресурс для создания и тестирования моделей для ответов на вопросы и других задач машинного понимания. Люди также пишут вопросы в SQuAD. Это обеспечивает высокую степень качества и согласованности.
В целом, SQuAD — ценный ресурс для исследователей и разработчиков НЛП.
МНЛИ
MNLI, или Multi-Genre Natural Language Inference, представляет собой набор данных, используемый для обучения и тестирования. модели машинного обучения для вывода на естественном языке. Цель MNLI состоит в том, чтобы определить, является ли данное утверждение истинным, ложным или нейтральным в свете другого утверждения.
MNLI отличается от предыдущих наборов данных тем, что охватывает широкий спектр текстов многих жанров. Эти жанры варьируются от художественной литературы до новостей и правительственных газет. Из-за этой изменчивости MNLI является более репрезентативной выборкой реального текста. Это явно лучше, чем многие другие наборы данных для вывода на естественном языке.
Имея в наборе данных более 400,000 XNUMX случаев, MNLI предоставляет значительное количество примеров для моделей обучения. Он также содержит комментарии для каждого образца, чтобы помочь моделям в их обучении.
Заключение
Наконец, наборы данных Hugging Face — бесценный ресурс для исследователей и разработчиков НЛП. Hugging Face обеспечивает основу для разработки НЛП, используя разнообразную группу наборов данных.
Мы считаем, что лучшим набором данных Hugging Face является корпус OpenWebText.
Этот высококачественный набор данных содержит более 570 ГБ текстовых данных. Это бесценный ресурс для обучения и оценки моделей НЛП. Вы можете попробовать использовать OpenWebText и другие в своих следующих проектах.
Оставьте комментарий