Natural Language Processing (NLP) nyaksian gelombang perbaikan anyar. Sareng, kumpulan data Hugging Face aya di payuneun tren ieu. Dina tulisan ieu, urang bakal ningali pentingna set data Hugging Face.
Ogé, urang bakal ningali kumaha aranjeunna tiasa dianggo pikeun ngalatih sareng meunteun modél NLP.
Hugging Face mangrupikeun perusahaan anu nyayogikeun pamekar sareng sababaraha set data.
Naha anjeun pamula atanapi spesialis NLP anu berpengalaman, data anu disayogikeun dina Hugging Face bakal mangpaat pikeun anjeun. Miluan kami nalika urang ngajalajah widang NLP sareng diajar ngeunaan poténsi datasets Hugging Face.
Anu mimiti, Naon NLP?
Natural Language Processing (NLP) nyaéta cabang tina kacerdasan buatan. Éta ngulik kumaha komputer berinteraksi sareng basa manusa (alami). NLP ngabutuhkeun nyiptakeun modél anu tiasa ngartos sareng napsirkeun basa manusa. Lantaran kitu, algoritma tiasa ngalaksanakeun tugas sapertos tarjamahan basa, analisis sentimen, jeung produksi téks.
NLP dianggo dina sababaraha daérah, kalebet palayanan palanggan, pamasaran, sareng kasehatan. Tujuan tina NLP nyaéta ngamungkinkeun komputer pikeun napsirkeun sareng ngartos basa manusa nalika ditulis atanapi diucapkeun ku cara anu caket sareng manusa.
Tinjauan ngeunaan Nangkeup Beureum
Nangkeup Beureum nyaéta ngolah basa alami (NLP) sareng bisnis téknologi pembelajaran mesin. Aranjeunna nyayogikeun rupa-rupa sumber pikeun ngabantosan pamekar dina ngamajukeun daérah NLP. Produk anu paling penting nyaéta perpustakaan Transformers.
Hal ieu dirarancang pikeun aplikasi ngolah basa alami. Ogé, éta nyayogikeun modél anu tos dilatih pikeun rupa-rupa tugas NLP sapertos tarjamahan basa sareng ngawalon patarosan.
Hugging Face, salian ti perpustakaan Transformers, nawiskeun platform pikeun ngabagi set data mesin-learning. Hal ieu ngamungkinkeun pikeun gancang ngakses kualitas luhur datasets pikeun latihan model maranéhanana.
Misi Hugging Face nyaéta ngajantenkeun pamrosésan basa alami (NLP) langkung diaksés pikeun pamekar.
Dataset Raray Nangkeup Pang populerna
Cornell Pilem-Dialogs Corpus
Ieu mangrupikeun set data anu terkenal tina Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus ngandung dialog-dialog anu dicandak tina skenario pilem. Modél ngolah basa alami (NLP) tiasa dilatih nganggo jumlah data téks anu éksténsif ieu.
Langkung ti 220,579 dialog dialog antara 10,292 pasangan karakter pilem kalebet kana koleksi éta.
Anjeun tiasa nganggo set data ieu pikeun rupa-rupa tugas NLP. Contona, Anjeun bisa ngamekarkeun kreasi basa jeung proyék ngajawab patarosan. Ogé, anjeun tiasa nyiptakeun sistem dialog. sabab ceramah ngawengku rupa-rupa jejer. Dataset ogé parantos dianggo sacara éksténsif dina proyék panalungtikan.
Lantaran kitu, ieu mangrupikeun alat anu kapaké pikeun panaliti sareng pamekar NLP.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus mangrupikeun kumpulan halaman online anu anjeun tiasa mendakan dina platform Hugging Face. Dataset ieu kalebet rupa-rupa halaman online, sapertos artikel, blog, sareng forum. Sajaba ti éta, kabéh ieu dipilih pikeun kualitas luhur maranéhanana.
Dataset hususna penting pikeun ngalatih sareng meunteun modél NLP. Lantaran kitu, anjeun tiasa nganggo set data ieu pikeun tugas sapertos tarjamahan, sareng kasimpulan. Ogé, anjeun tiasa ngalakukeun analisa sentimen nganggo set data ieu anu mangrupikeun aset anu ageung pikeun seueur aplikasi.
Tim Hugging Face curated OpenWebText Corpus pikeun nyadiakeun sampel kualitas luhur pikeun latihan. Éta mangrupikeun set data ageung kalayan langkung ti 570GB data téks.
Bert
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) nyaéta modél NLP. Éta parantos dilatih sareng tiasa diaksés dina platform Hugging Face. BERT diciptakeun ku tim Google AI Language. Ogé, éta dilatih dina set data téks anu ageung pikeun nangkep kontéks kecap dina frasa.
Kusabab BERT mangrupakeun modél basis trafo, éta bisa ngolah runtuyan input pinuh sakaligus tinimbang hiji kecap dina hiji waktu. Hiji model basis trafo migunakeun mékanisme perhatian pikeun nafsirkeun input sequential.
Fitur ieu ngamungkinkeun BERT nangkep konteks kecap dina frasa.
Anjeun tiasa make BERT pikeun categorization téks, pamahaman basa, ngaranna éntitas idéntifikasi, sareng résolusi koréferénsi, diantara aplikasi NLP anu sanés. Ogé, éta mangpaat pikeun ngahasilkeun téks sareng ngartos maca mesin.
SQUAD
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) mangrupikeun pangkalan data patarosan sareng jawaban. Anjeun tiasa nganggo éta pikeun ngalatih modél pamahaman bacaan mesin. Dataset kalebet langkung ti 100,000 patarosan sareng réspon dina sababaraha topik. SQuAD béda ti datasets saméméhna.
Éta museurkeun kana patarosan anu meryogikeun pangaweruh ngeunaan kontéks téks sanés ngan ukur cocog sareng kecap konci.
Hasilna, éta sumber daya anu saé pikeun nyiptakeun sareng nguji modél pikeun ngawalon patarosan sareng tugas-tugas pamahaman mesin anu sanés. Manusa nulis patarosan dina SQuAD ogé. Ieu nyadiakeun gelar luhur kualitas sarta konsistensi.
Gemblengna, SQuAD mangrupikeun sumber anu berharga pikeun peneliti sareng pamekar NLP.
MNLI
MNLI, atanapi Multi-Genre Natural Language Inference, mangrupikeun set data anu dianggo pikeun ngalatih sareng nguji modél pembelajaran mesin pikeun inferensi basa alam. Tujuan MNLI nyaéta pikeun ngaidentipikasi naha pernyataan anu dipasihkeun leres, salah, atanapi nétral dina terang pernyataan anu sanés.
MNLI béda ti susunan data saméméhna dina éta ngawengku rupa-rupa téks ti loba genres. Genre ieu rupa-rupa ti fiksi ka potongan warta, sareng makalah pamaréntah. Kusabab variabilitas ieu, MNLI mangrupikeun conto anu langkung representatif tina téks dunya nyata. Éta écés langkung saé tibatan seueur set data inferensi basa alami anu sanés.
Kalayan langkung ti 400,000 kasus dina set data, MNLI nyayogikeun sajumlah conto anu signifikan pikeun modél pelatihan. Éta ogé ngandung koméntar pikeun unggal sampel pikeun ngabantosan modél diajarna.
Pikiran final
Tungtungna, kumpulan data Hugging Face mangrupikeun sumber anu berharga pikeun peneliti sareng pamekar NLP. Hugging Face nyayogikeun kerangka pikeun pangwangunan NLP ku cara ngagunakeun sakumpulan set data anu rupa-rupa.
Kami nyangka dataset panggedéna Hugging Face nyaéta OpenWebText Corpus.
Dataset kualitas luhur ieu ngandung langkung ti 570GB data téks. Éta mangrupikeun sumber anu teu ternilai pikeun ngalatih sareng ngaevaluasi modél NLP. Anjeun tiasa nyobian nganggo OpenWebText sareng anu sanésna dina proyék salajengna anjeun.
Leave a Reply