Natural Language Processing (NLP) bevittnar en ny våg av förbättringar. Och datauppsättningar med Hugging Face ligger i framkant av denna trend. I den här artikeln kommer vi att titta på betydelsen av datauppsättningar för Hugging Face.
Vi kommer också att se hur de kan användas för att träna och utvärdera NLP-modeller.
Hugging Face är ett företag som förser utvecklare med en mängd olika dataset.
Oavsett om du är nybörjare eller en erfaren NLP-specialist, kommer informationen på Hugging Face att vara till nytta för dig. Följ med oss när vi utforskar NLP-området och lär oss om potentialen med datauppsättningar med Hugging Face.
För det första, vad är NLP?
Natural Language Processing (NLP) är en gren av artificiell intelligens. Den studerar hur datorer interagerar med mänskliga (naturliga) språk. NLP innebär att skapa modeller som kan förstå och tolka mänskligt språk. Därför kan algoritmer utföra uppgifter som språköversättning, känsla analysoch textproduktion.
NLP används inom en mängd olika områden, inklusive kundservice, marknadsföring och hälsovård. Syftet med NLP är att tillåta datorer att tolka och förstå mänskligt språk när det skrivs eller talas på ett sätt som ligger så nära människors.
Översikt över Kramande ansikte
Kramande ansikte är en naturlig språkbehandling (NLP) och maskininlärningsteknologi. De tillhandahåller ett brett utbud av resurser för att hjälpa utvecklare att främja NLP-området. Deras mest anmärkningsvärda produkt är Transformers-biblioteket.
Den är designad för naturliga språkbehandlingsapplikationer. Den tillhandahåller också förutbildade modeller för en mängd olika NLP-uppgifter, såsom språköversättning och frågesvar.
Hugging Face erbjuder, förutom Transformers-biblioteket, en plattform för att dela datauppsättningar för maskininlärning. Detta gör det möjligt att snabbt få tillgång till hög kvalitet datauppsättningar för utbildning deras modeller.
Hugging Faces uppdrag är att göra naturlig språkbehandling (NLP) mer tillgänglig för utvecklare.
Mest populära datauppsättningar för kramar ansikte
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Detta är ett välkänt dataset från Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus består av dialoger hämtade från filmmanus. NLP-modeller (Natural Language Processing) kan tränas med denna omfattande mängd textdata.
Mer än 220,579 10,292 dialogmöten mellan XNUMX XNUMX filmkaraktärspar ingår i samlingen.
Du kan använda denna datauppsättning för en mängd olika NLP-uppgifter. Du kan till exempel utveckla språkskapande och frågesvarsprojekt. Du kan också skapa dialogsystem. eftersom samtalen täcker ett så brett spektrum av ämnen. Datauppsättningen har också använts i stor utsträckning i forskningsprojekt.
Därför är detta ett mycket användbart verktyg för NLP-forskare och -utvecklare.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus är en samling onlinesidor som du kan hitta på Hugging Face-plattformen. Denna datauppsättning innehåller ett brett utbud av onlinesidor, såsom artiklar, bloggar och forum. Dessutom var dessa alla utvalda för sin höga kvalitet.
Datauppsättningen är särskilt värdefull för utbildning och bedömning av NLP-modeller. Därför kan du använda denna datauppsättning för uppgifter som översättning och sammanfattning. Du kan också utföra sentimentanalys med denna datauppsättning som är en stor tillgång för många applikationer.
The Hugging Face-teamet kurerade OpenWebText Corpus för att tillhandahålla ett högkvalitativt prov för utbildning. Det är en stor datamängd med mer än 570 GB textdata.
BERTI
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) är en NLP-modell. Den har förutbildats och är tillgänglig på Hugging Face-plattformen. BERT skapades av Google AI Language-teamet. Det är också tränat på en stor textdatauppsättning för att förstå sammanhanget för ord i en fras.
Eftersom BERT är en transformatorbaserad modell kan den behandla hela inmatningssekvensen på en gång istället för ett ord i taget. En transformatorbaserad modell använder uppmärksamhetsmekanismer för att tolka sekventiell inmatning.
Denna funktion gör det möjligt för BERT att förstå sammanhanget för ord i en fras.
Du kan använda BERT för textkategorisering, språkförståelse, namngiven enhet identifiering och coreference resolution, bland andra NLP-applikationer. Det är också fördelaktigt för att generera text och förstå maskinläsning.
Trupp
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) är en databas med frågor och svar. Du kan använda den för att träna maskinella modeller för läsförståelse. Datauppsättningen innehåller över 100,000 XNUMX frågor och svar om en mängd olika ämnen. SQuAD skiljer sig från tidigare datamängder.
Den fokuserar på frågor som kräver kunskap om textens sammanhang snarare än att bara matcha sökord.
Som ett resultat är det en utmärkt resurs för att skapa och testa modeller för frågesvar och andra maskinförståelseuppgifter. Människor skriver frågorna i SQuAD också. Detta ger en hög grad av kvalitet och konsekvens.
Sammantaget är SQuAD en värdefull resurs för NLP-forskare och -utvecklare.
MNLI
MNLI, eller Multi-Genre Natural Language Inference, är en datauppsättning som används för att träna och testa maskininlärningsmodeller för naturliga språkslutningar. Syftet med MNLI är att identifiera om ett givet påstående är sant, falskt eller neutralt i ljuset av ett annat påstående.
MNLI skiljer sig från tidigare dataset genom att den täcker ett brett spektrum av texter från många genrer. Dessa genrer varierar från fiktion till nyhetsartiklar och statliga tidningar. På grund av denna variation är MNLI ett mer representativt urval av verklig text. Det är uppenbarligen bättre än många andra naturliga språkinferensdatauppsättningar.
Med över 400,000 XNUMX fall i datamängden ger MNLI ett betydande antal exempel för träningsmodeller. Den innehåller också kommentarer för varje prov för att hjälpa modellerna i deras lärande.
Avslutande tankar
Slutligen, datauppsättningar för Hugging Face är en ovärderlig resurs för NLP-forskare och -utvecklare. Hugging Face tillhandahåller ett ramverk för NLP-utveckling genom att använda en mångsidig grupp av datamängder.
Vi tror att Hugging Faces största dataset är OpenWebText Corpus.
Denna högkvalitativa datauppsättning innehåller över 570 GB textdata. Det är en ovärderlig resurs för att träna och utvärdera NLP-modeller. Du kan prova att använda OpenWebText och andra i dina nästa projekt.
Kommentera uppropet