Përpunimi i Gjuhës Natyrore (NLP) po përjeton një valë të re përmirësimesh. Dhe, grupet e të dhënave Hugging Face janë në krye të këtij trendi. Në këtë artikull, ne do të shikojmë rëndësinë e grupeve të të dhënave të Përqafimit të Fytyrës.
Gjithashtu, ne do të shohim se si ato mund të përdoren për të trajnuar dhe vlerësuar modelet NLP.
Hugging Face është një kompani që furnizon zhvilluesit me një sërë grupesh të dhënash.
Pavarësisht nëse jeni fillestar ose specialist me përvojë NLP, të dhënat e ofruara në Hugging Face do të jenë të dobishme për ju. Bashkohuni me ne ndërsa eksplorojmë fushën e NLP dhe mësojmë për potencialin e grupeve të të dhënave të Hugging Face.
Së pari, çfarë është NLP?
Përpunimi i gjuhës natyrore (NLP) është një degë e inteligjencës artificiale. Ai studion se si kompjuterët ndërveprojnë me gjuhët njerëzore (natyrore). NLP përfshin krijimin e modeleve të afta për të kuptuar dhe interpretuar gjuhën njerëzore. Prandaj, algoritmet mund të ndërmarrin detyra të tilla si përkthimi i gjuhës, Analiza ndjenjë, dhe prodhimin e tekstit.
NLP përdoret në një sërë fushash, duke përfshirë shërbimin ndaj klientit, marketingun dhe kujdesin shëndetësor. Objektivi i NLP është të lejojë kompjuterët të interpretojnë dhe kuptojnë gjuhën njerëzore ashtu siç shkruhet ose flitet në një mënyrë sa më të afërt me atë të njerëzve.
Përmbledhje e Përqafimi i fytyrës
Përqafimi i fytyrës është një biznes i përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) dhe teknologjisë së mësimit të makinerive. Ato ofrojnë një gamë të gjerë burimesh për të ndihmuar zhvilluesit në avancimin e fushës së NLP. Produkti i tyre më i rëndësishëm është biblioteka e Transformers.
Është projektuar për aplikacione të përpunimit të gjuhës natyrore. Gjithashtu, ai ofron modele të trajnuara paraprakisht për një sërë detyrash NLP si përkthimi i gjuhës dhe përgjigjja e pyetjeve.
Hugging Face, përveç bibliotekës së Transformers, ofron një platformë për ndarjen e grupeve të të dhënave të mësimit të makinës. Kjo bën të mundur aksesin e shpejtë të cilësisë së lartë grupe të dhënash për trajnim modelet e tyre.
Misioni i Hugging Face është të bëjë përpunimin e gjuhës natyrore (NLP) më të aksesueshëm për zhvilluesit.
Të dhënat më të njohura të fytyrave të përqafimit
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ky është një grup të dhënash i njohur nga Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus përfshin dialogë të marrë nga skenarët e filmave. Modelet e përpunimit të gjuhës natyrore (NLP) mund të trajnohen duke përdorur këtë sasi të madhe të dhënash teksti.
Më shumë se 220,579 takime dialoguese midis 10,292 çifteve të personazheve të filmit janë përfshirë në koleksion.
Ju mund ta përdorni këtë grup të dhënash për një sërë detyrash NLP. Për shembull, ju mund të zhvilloni projekte për krijimin e gjuhës dhe përgjigjet e pyetjeve. Gjithashtu, ju mund të krijoni sisteme dialogu. sepse bisedimet mbulojnë një gamë kaq të gjerë temash. Të dhënat janë përdorur gjithashtu gjerësisht në projekte kërkimore.
Prandaj, ky është një mjet shumë i dobishëm për studiuesit dhe zhvilluesit e NLP.
Korpusi OpenWebText
Korpusi OpenWebText është një koleksion faqesh në internet që mund t'i gjeni në platformën Hugging Face. Ky grup të dhënash përfshin një gamë të gjerë faqesh në internet, të tilla si artikuj, blogje dhe forume. Përveç kësaj, të gjitha këto janë zgjedhur për cilësinë e tyre të lartë.
Të dhënat janë veçanërisht të vlefshme për trajnimin dhe vlerësimin e modeleve NLP. Prandaj, mund ta përdorni këtë grup të dhënash për detyra si përkthimi dhe përmbledhja. Gjithashtu, ju mund të kryeni analizën e ndjenjave duke përdorur këtë grup të dhënash, i cili është një pasuri e madhe për shumë aplikacione.
Ekipi Hugging Face kuroi OpenWebText Corpus për të ofruar një mostër me cilësi të lartë për trajnim. Është një grup i madh i të dhënave me më shumë se 570 GB të dhëna teksti.
BERTI
BERT (Dydirectional Encoder Representations from Transformers) është një model NLP. Ai është trajnuar paraprakisht dhe është i aksesueshëm në platformën Hugging Face. BERT u krijua nga ekipi i Gjuhës së AI të Google. Gjithashtu, është trajnuar në një grup të gjerë të dhënash teksti për të kuptuar kontekstin e fjalëve në një frazë.
Për shkak se BERT është një model i bazuar në transformator, ai mund të përpunojë sekuencën e plotë të hyrjes menjëherë në vend të një fjale në të njëjtën kohë. Një model i bazuar në transformator përdor mekanizmat e vëmendjes për të interpretuar hyrjen sekuenciale.
Kjo veçori i mundëson BERT-së të kuptojë kontekstin e fjalëve në një frazë.
Ju mund të përdorni BERT për kategorizimin e tekstit, kuptimin e gjuhës, entitet i emërtuar identifikimi dhe rezolucioni i korrigjimit, midis aplikacioneve të tjera NLP. Gjithashtu, është e dobishme në gjenerimin e tekstit dhe të kuptuarit e leximit të makinës.
Skuadër
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) është një bazë të dhënash me pyetje dhe përgjigje. Mund ta përdorni për të trajnuar modelet e të kuptuarit të leximit në makinë. Të dhënat përfshijnë mbi 100,000 pyetje dhe përgjigje për një sërë temash. SQuAD ndryshon nga grupet e mëparshme të të dhënave.
Ai fokusohet në pyetjet që kërkojnë njohuri për kontekstin e tekstit në vend që thjesht të përputhen me fjalë kyçe.
Si rezultat, është një burim i shkëlqyer për krijimin dhe testimin e modeleve për përgjigjet e pyetjeve dhe detyra të tjera për të kuptuar makinën. Njerëzit i shkruajnë pyetjet edhe në SQuAD. Kjo siguron një shkallë të lartë cilësie dhe qëndrueshmërie.
Në përgjithësi, SQuAD është një burim i vlefshëm për studiuesit dhe zhvilluesit e NLP.
MNLI
MNLI, ose Konkluzioni i Gjuhës Natyrore të Shumëzhanreve, është një grup të dhënash që përdoret për të trajnuar dhe testuar modele të të nxënit të makinës për përfundimin e gjuhës natyrore. Qëllimi i MNLI është të identifikojë nëse një pohim i dhënë është i vërtetë, i rremë ose neutral në dritën e një deklarate tjetër.
MNLI ndryshon nga grupet e mëparshme të të dhënave në atë që mbulon një gamë të gjerë tekstesh nga shumë zhanre. Këto zhanre ndryshojnë nga trillimet në lajmet dhe gazetat qeveritare. Për shkak të kësaj ndryshueshmërie, MNLI është një mostër më përfaqësuese e tekstit të botës reale. Është dukshëm më e mirë se shumë grupe të dhënash të tjera të konkluzioneve të gjuhës natyrore.
Me mbi 400,000 raste në grupin e të dhënave, MNLI ofron një numër të konsiderueshëm shembujsh për modelet e trajnimit. Ai gjithashtu përmban komente për çdo mostër për të ndihmuar modelet në të mësuarit e tyre.
Mendime përfundimtare
Së fundi, grupet e të dhënave Hugging Face janë një burim i paçmuar për studiuesit dhe zhvilluesit e NLP. Hugging Face ofron një kornizë për zhvillimin e NLP duke përdorur një grup të ndryshëm grupesh të dhënash.
Ne mendojmë se grupi më i madh i të dhënave të Hugging Face është OpenWebText Corpus.
Ky grup të dhënash me cilësi të lartë përmban mbi 570 GB të dhëna teksti. Është një burim i paçmuar për trajnimin dhe vlerësimin e modeleve NLP. Mund të provoni të përdorni OpenWebText dhe të tjerët në projektet tuaja të ardhshme.
Lini një Përgjigju