Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) je svedkom novej vlny vylepšení. A súbory údajov Hugging Face sú v popredí tohto trendu. V tomto článku sa pozrieme na význam súborov údajov Hugging Face.
Tiež uvidíme, ako sa dajú použiť na trénovanie a hodnotenie modelov NLP.
Hugging Face je spoločnosť, ktorá vývojárom dodáva rôzne súbory údajov.
Či už ste začiatočník alebo skúsený NLP špecialista, údaje poskytnuté na Hugging Face vám budú užitočné. Pridajte sa k nám, keď preskúmame oblasť NLP a dozviete sa o potenciáli súborov údajov Hugging Face.
Po prvé, čo je to NLP?
Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) je odvetvie umelá inteligencia. Študuje, ako počítače interagujú s ľudskými (prirodzenými) jazykmi. NLP zahŕňa vytváranie modelov schopných porozumieť a interpretovať ľudský jazyk. Algoritmy teda môžu vykonávať úlohy, ako je preklad jazyka, analýza sentimentua produkciu textov.
NLP sa používa v rôznych oblastiach vrátane služieb zákazníkom, marketingu a zdravotnej starostlivosti. Cieľom NLP je umožniť počítačom interpretovať a chápať ľudský jazyk tak, ako je napísaný alebo hovorený, spôsobom podobným ľudskému.
Prehľad Objímajúca tvár
Objímajúca tvár je obchod s technológiou spracovania prirodzeného jazyka (NLP) a strojového učenia. Poskytujú širokú škálu zdrojov na pomoc vývojárom pri rozširovaní oblasti NLP. Ich najpozoruhodnejším produktom je knižnica Transformers.
Je určený pre aplikácie na spracovanie prirodzeného jazyka. Poskytuje tiež vopred pripravené modely pre rôzne úlohy NLP, ako je jazykový preklad a zodpovedanie otázok.
Hugging Face okrem knižnice Transformers ponúka platformu na zdieľanie súborov údajov strojového učenia. To umožňuje rýchly prístup k vysokej kvalite dátové súbory na školenie ich modely.
Poslaním Hugging Face je sprístupniť spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) pre vývojárov.
Najobľúbenejšie súbory údajov o objímaní tváre
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Toto je dobre známy súbor údajov z Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus obsahuje dialógy prevzaté z filmových scenárov. Modely spracovania prirodzeného jazyka (NLP) možno trénovať pomocou tohto rozsiahleho množstva textových údajov.
Kolekcia obsahuje viac ako 220,579 10,292 dialógových stretnutí medzi XNUMX XNUMX pármi filmových postáv.
Tento súbor údajov môžete použiť pre rôzne úlohy NLP. Môžete napríklad rozvíjať projekty na vytváranie jazykov a odpovedanie na otázky. Môžete tiež vytvoriť dialógové systémy. pretože rozhovory pokrývajú také široké spektrum tém. Súbor údajov sa vo veľkej miere využíval aj vo výskumných projektoch.
Preto je to veľmi užitočný nástroj pre výskumníkov a vývojárov NLP.
Korpus OpenWebText
OpenWebText Corpus je zbierka online stránok, ktoré môžete nájsť na platforme Hugging Face. Tento súbor údajov zahŕňa širokú škálu online stránok, ako sú články, blogy a fóra. Okrem toho boli všetky vybrané pre ich vysokú kvalitu.
Súbor údajov je obzvlášť cenný na školenie a hodnotenie modelov NLP. Preto môžete tento súbor údajov použiť na úlohy, ako je preklad a sumarizácia. Pomocou tohto súboru údajov môžete tiež vykonávať analýzu sentimentu, čo je obrovský prínos pre mnohé aplikácie.
Tím Hugging Face vytvoril korpus OpenWebText, aby poskytol vysokokvalitnú vzorku na školenie. Ide o veľký súbor údajov s viac ako 570 GB textových údajov.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) je model NLP. Bola vopred vycvičená a je prístupná na platforme Hugging Face. BERT vytvoril tím Google AI Language. Tiež je trénovaný na rozsiahlom textovom súbore údajov, aby pochopil kontext slov vo fráze.
Pretože BERT je model založený na transformátore, dokáže spracovať celú vstupnú sekvenciu naraz namiesto jedného slova naraz. Používa model založený na transformátore mechanizmy pozornosti interpretovať sekvenčný vstup.
Táto funkcia umožňuje BERT pochopiť kontext slov vo fráze.
BERT môžete použiť na kategorizáciu textu, pochopenie jazyka, pomenovaná entita identifikácie a koreferenčného riešenia, okrem iných aplikácií NLP. Tiež je to prospešné pri generovaní textu a pochopení strojového čítania.
Čata
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) je databáza otázok a odpovedí. Môžete ho použiť na trénovanie modelov strojového čítania s porozumením. Súbor údajov obsahuje viac ako 100,000 XNUMX otázok a odpovedí na rôzne témy. SQuAD sa líši od predchádzajúcich súborov údajov.
Zameriava sa na dopyty, ktoré si vyžadujú znalosť kontextu textu a nie iba zhodu kľúčových slov.
V dôsledku toho je to vynikajúci zdroj na vytváranie a testovanie modelov na zodpovedanie otázok a iné úlohy strojového porozumenia. Ľudia píšu otázky aj v SQuAD. To poskytuje vysoký stupeň kvality a konzistencie.
Celkovo je SQuAD cenným zdrojom pre výskumníkov a vývojárov NLP.
MNLI
MNLI alebo Multi-Genre Natural Language Inference je súbor údajov, ktorý sa používa na trénovanie a testovanie modely strojového učenia pre odvodenie prirodzeného jazyka. Účelom MNLI je zistiť, či je daný výrok pravdivý, nepravdivý alebo neutrálny vo svetle iného výroku.
MNLI sa od predchádzajúcich datasetov líši tým, že pokrýva širokú škálu textov z mnohých žánrov. Tieto žánre sa líšia od beletrie po správy a vládne noviny. Kvôli tejto variabilite je MNLI reprezentatívnejšou vzorkou textu z reálneho sveta. Je evidentne lepšia ako mnohé iné súbory údajov odvodených z prirodzeného jazyka.
S viac ako 400,000 XNUMX prípadmi v súbore údajov poskytuje MNLI značný počet príkladov pre modely školenia. Obsahuje tiež komentáre ku každej vzorke, ktoré pomáhajú modelom pri učení.
Záverečné myšlienky
Nakoniec, súbory údajov Hugging Face sú neoceniteľným zdrojom pre výskumníkov a vývojárov NLP. Hugging Face poskytuje rámec pre vývoj NLP využitím rôznorodej skupiny dátových súborov.
Myslíme si, že najväčším súborom údajov Hugging Face je korpus OpenWebText.
Tento vysokokvalitný súbor údajov obsahuje viac ako 570 GB textových údajov. Je to neoceniteľný zdroj pre školenie a hodnotenie modelov NLP. Môžete skúsiť použiť OpenWebText a ďalšie vo svojich ďalších projektoch.
Nechaj odpoveď