Обрада природног језика (НЛП) сведочи новом таласу побољшања. И скупови података Хуггинг Фаце су на челу овог тренда. У овом чланку ћемо погледати значај скупова података Хуггинг Фаце.
Такође, видећемо како се они могу користити за обуку и процену НЛП модела.
Хуггинг Фаце је компанија која програмерима снабдева различите скупове података.
Било да сте почетник или искусан НЛП специјалиста, подаци дати на Хуггинг Фаце ће вам бити од користи. Придружите нам се док истражујемо област НЛП-а и учимо о потенцијалу скупова података Хуггинг Фаце.
Прво, шта је НЛП?
Обрада природног језика (НЛП) је грана вештачка интелигенција. Проучава како рачунари комуницирају са људским (природним) језицима. НЛП подразумева стварање модела способних да разумеју и тумаче људски језик. Дакле, алгоритми могу да предузимају задатке као што су превод језика, анализа сентимента, и израду текста.
НЛП се користи у разним областима, укључујући корисничку подршку, маркетинг и здравствену заштиту. Циљ НЛП-а је да омогући компјутерима да тумаче и разумеју људски језик онако како је написан или изговорен на начин који је близак људском.
Преглед Загрљено лице
Загрљено лице је посао обраде природног језика (НЛП) и технологије машинског учења. Они пружају широк спектар ресурса који помажу програмерима да унапреде област НЛП-а. Њихов најзначајнији производ је библиотека Трансформерс.
Дизајниран је за апликације за обраду природног језика. Такође, пружа унапред обучене моделе за разне НЛП задатке као што су превод језика и одговарање на питања.
Хуггинг Фаце, поред библиотеке Трансформерс, нуди платформу за дељење скупова података за машинско учење. Ово омогућава брз приступ висококвалитетном скупови података за обуку њихови модели.
Мисија Хуггинг Фаце-а је да обраду природног језика (НЛП) учини доступнијом за програмере.
Најпопуларнији скупови података за грљење лица
Цорнелл Мовие-Диалогс Цорпус
Ово је добро познати скуп података из Хуггинг Фаце. Цорнелл Мовие-Диалогс Цорпус се састоји од дијалога преузетих из филмских сценарија. Модели обраде природног језика (НЛП) могу се обучити коришћењем ове велике количине текстуалних података.
Више од 220,579 дијалога између 10,292 пара филмских ликова укључено је у колекцију.
Можете користити овај скуп података за разне НЛП задатке. На пример, можете развити пројекте за креирање језика и одговарање на питања. Такође, можете креирати системе за дијалог. јер разговори покривају тако широк спектар тема. Скуп података је такође у великој мери коришћен у истраживачким пројектима.
Дакле, ово је веома користан алат за НЛП истраживаче и програмере.
ОпенВебТект Цорпус
ОпенВебТект Цорпус је колекција онлајн страница које можете пронаћи на платформи Хуггинг Фаце. Овај скуп података укључује широк спектар онлајн страница, као што су чланци, блогови и форуми. Осим тога, сви су одабрани због високог квалитета.
Скуп података је посебно драгоцен за обуку и процену НЛП модела. Дакле, овај скуп података можете користити за задатке као што су превођење и сумирање. Такође, можете извршити анализу расположења користећи овај скуп података који је огромна предност за многе апликације.
Тим Хуггинг Фаце је курирао ОпенВебТект Цорпус како би пружио висококвалитетан узорак за обуку. То је велики скуп података са више од 570 ГБ текстуалних података.
БЕРТ
БЕРТ (Бидирецтионал Енцодер Репресентатионс фром Трансформерс) је НЛП модел. Претходно је обучен и доступан је на платформи Хуггинг Фаце. БЕРТ је креирао Гоогле тим за АИ језик. Такође, обучен је на огромном скупу текстуалних података да схвати контекст речи у фрази.
Пошто је БЕРТ модел заснован на трансформатору, он може да обради целу улазну секвенцу одједном уместо једну по једну реч. Модел заснован на трансформатору користи механизми пажње за тумачење секвенцијалног уноса.
Ова функција омогућава БЕРТ-у да схвати контекст речи у фрази.
Можете користити БЕРТ за категоризацију текста, разумевање језика, именовани ентитет идентификацију и резолуцију кореференције, између осталих НЛП апликација. Такође, корисно је за генерисање текста и разумевање машинског читања.
СКуАД
СКуАД (Станфорд Куестион Ансверинг Датасет) је база података питања и одговора. Можете га користити за обуку модела машинског читања са разумевањем. Скуп података укључује преко 100,000 питања и одговора на различите теме. СКуАД се разликује од претходних скупова података.
Фокусира се на упите који захтевају познавање контекста текста, а не само подударање кључних речи.
Као резултат, то је одличан ресурс за креирање и тестирање модела за одговарање на питања и друге задатке машинског разумевања. Људи пишу питања иу СКуАД-у. Ово обезбеђује висок степен квалитета и доследности.
Све у свему, СКуАД је вредан ресурс за НЛП истраживаче и програмере.
МНЛИ
МНЛИ, или вишежанровско закључивање природног језика, је скуп података који се користи за обуку и тестирање модели машинског учења за закључивање природног језика. Сврха МНЛИ је да идентификује да ли је дата изјава тачна, лажна или неутрална у светлу друге изјаве.
МНЛИ се разликује од претходних скупова података по томе што покрива широк спектар текстова из многих жанрова. Ови жанрови варирају од фикције до вести и владиних новина. Због ове варијабилности, МНЛИ је репрезентативнији узорак текста из стварног света. Очигледно је бољи од многих других скупова података за закључивање природног језика.
Са преко 400,000 случајева у скупу података, МНЛИ пружа значајан број примера за моделе обуке. Такође садржи коментаре за сваки узорак који ће помоћи моделима у учењу.
Завршне мисли
Коначно, скупови података Хуггинг Фаце су непроцењив ресурс за НЛП истраживаче и програмере. Хуггинг Фаце пружа оквир за развој НЛП-а користећи разнолику групу скупова података.
Мислимо да је највећи скуп података Хуггинг Фаце-а ОпенВебТект Цорпус.
Овај скуп података високог квалитета садржи преко 570 ГБ текстуалних података. То је непроцењив ресурс за обуку и процену НЛП модела. Можете покушати да користите ОпенВебТект и друге у својим наредним пројектима.
Ostavite komentar