Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) unashuhudia wimbi jipya la maboresho. Na, seti za data za Hugging Face ziko mstari wa mbele katika mtindo huu. Katika makala haya, tutaangalia umuhimu wa seti za data za Hugging Face.
Pia, tutaona jinsi zinavyoweza kutumika kufunza na kutathmini miundo ya NLP.
Hugging Face ni kampuni inayowapa wasanidi programu aina mbalimbali za hifadhidata.
Iwe wewe ni mwanzilishi au mtaalamu wa NLP mwenye uzoefu, data iliyotolewa kwenye Hugging Face itakuwa ya manufaa kwako. Jiunge nasi tunapochunguza nyanja ya NLP na kujifunza kuhusu uwezo wa seti za data za Hugging Face.
Kwanza, NLP ni nini?
Usindikaji wa Lugha Asilia (NLP) ni tawi la bandia akili. Inasoma jinsi kompyuta zinavyoingiliana na lugha za binadamu (asili). NLP inajumuisha kuunda miundo yenye uwezo wa kuelewa na kufasiri lugha ya binadamu. Kwa hivyo, algoriti zinaweza kufanya kazi kama vile tafsiri ya lugha, uchambuzi wa hisia, na utengenezaji wa maandishi.
NLP inatumika katika maeneo mbalimbali, ikiwa ni pamoja na huduma kwa wateja, masoko, na afya. Madhumuni ya NLP ni kuruhusu kompyuta kufasiri na kuelewa lugha ya binadamu jinsi inavyoandikwa au kusemwa kwa njia inayokaribiana na ile ya wanadamu.
Maelezo ya jumla ya Uso wa kukumbatiana
Uso wa kukumbatiana ni usindikaji wa lugha asilia (NLP) na biashara ya teknolojia ya kujifunza kwa mashine. Wanatoa anuwai ya rasilimali kusaidia wasanidi katika kuendeleza eneo la NLP. Bidhaa yao muhimu zaidi ni maktaba ya Transfoma.
Imeundwa kwa matumizi ya usindikaji wa lugha asilia. Pia, hutoa miundo iliyofunzwa mapema kwa kazi mbalimbali za NLP kama vile tafsiri ya lugha na kujibu maswali.
Uso wa Kukumbatiana, pamoja na maktaba ya Transfoma, hutoa jukwaa la kushiriki seti za data za kujifunza kwa mashine. Hii inafanya uwezekano wa kupata haraka ubora wa juu hifadhidata za mafunzo mifano yao.
Dhamira ya Hugging Face ni kufanya usindikaji wa lugha asilia (NLP) ufikiwe zaidi na wasanidi programu.
Seti za Data za Uso Maarufu Zaidi
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Hii ni seti ya data inayojulikana kutoka kwa Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus inajumuisha mazungumzo kutoka kwa filamu za skrini. Miundo ya usindikaji wa lugha asilia (NLP) inaweza kufunzwa kwa kutumia kiasi hiki kikubwa cha data ya maandishi.
Zaidi ya mazungumzo 220,579 kati ya jozi 10,292 za wahusika wa filamu yamejumuishwa kwenye mkusanyiko.
Unaweza kutumia mkusanyiko huu wa data kwa kazi mbalimbali za NLP. Kwa mfano, unaweza kuendeleza uundaji wa lugha na miradi ya kujibu maswali. Pia, unaweza kuunda mifumo ya mazungumzo. kwa sababu mazungumzo hayo yanahusu mada mbalimbali. Hifadhidata pia imetumika sana katika miradi ya utafiti.
Kwa hivyo, hii ni zana muhimu sana kwa watafiti na watengenezaji wa NLP.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus ni mkusanyiko wa kurasa za mtandaoni ambazo unaweza kupata kwenye jukwaa la Hugging Face. Seti hii ya data inajumuisha anuwai ya kurasa za mtandaoni, kama vile makala, blogu na vikao. Kwa kuongezea, hizi zote zilichaguliwa kwa ubora wao wa hali ya juu.
Seti ya data ni muhimu sana kwa mafunzo na kutathmini miundo ya NLP. Kwa hivyo, unaweza kutumia mkusanyiko huu wa data kwa kazi kama vile tafsiri, na muhtasari. Pia, unaweza kufanya uchanganuzi wa maoni kwa kutumia hifadhidata hii ambayo ni nyenzo kubwa kwa programu nyingi.
Timu ya Hugging Face iliratibu OpenWebText Corpus ili kutoa sampuli ya ubora wa juu kwa mafunzo. Ni seti kubwa ya data iliyo na zaidi ya 570GB ya data ya maandishi.
BURE
BERT (Uwakilishi wa Usimbaji wa Bidirectional kutoka kwa Transfoma) ni kielelezo cha NLP. Imefunzwa mapema na inapatikana kwenye jukwaa la Hugging Face. BERT iliundwa na timu ya Lugha ya Google AI. Pia, inafunzwa kwenye hifadhidata kubwa ya maandishi ili kufahamu muktadha wa maneno katika kifungu cha maneno.
Kwa sababu BERT ni modeli inayotegemea kibadilishaji, inaweza kuchakata mfuatano kamili wa ingizo mara moja badala ya neno moja kwa wakati mmoja. Mfano wa msingi wa kibadilishaji hutumia taratibu za tahadhari kutafsiri uingizaji wa mfululizo.
Kipengele hiki huwezesha BERT kufahamu muktadha wa maneno katika kishazi.
Unaweza kutumia BERT kwa uainishaji wa maandishi, kuelewa lugha, chombo kilichoitwa kitambulisho, na azimio la msingi, kati ya programu zingine za NLP. Pia, ni ya manufaa katika kuzalisha maandishi na kuelewa usomaji wa mashine.
KIKOSI
SQUAD (Datadata ya Kujibu Maswali ya Stanford) ni hifadhidata ya maswali na majibu. Unaweza kuitumia kufunza miundo ya ufahamu ya usomaji wa mashine. Seti ya data inajumuisha zaidi ya maswali na majibu 100,000 kuhusu mada mbalimbali. SQUAD inatofautiana na hifadhidata za awali.
Inaangazia maswali ambayo yanahitaji ujuzi wa muktadha wa maandishi badala ya kulinganisha tu maneno muhimu.
Kwa hivyo, ni nyenzo bora ya kuunda na kujaribu miundo ya kujibu maswali na kazi zingine za uelewa wa mashine. Wanadamu huandika maswali katika SQUAD pia. Hii inatoa kiwango cha juu cha ubora na uthabiti.
Kwa ujumla, SQuAD ni rasilimali muhimu kwa watafiti na watengenezaji wa NLP.
MNLI
MNLI, au Maelekezo ya Lugha Asilia ya Aina Mbalimbali, ni mkusanyiko wa data unaotumika kufunza na kujaribu mifano ya kujifunza mashine kwa makisio ya lugha asilia. Madhumuni ya MNLI ni kubainisha iwapo taarifa iliyotolewa ni ya kweli, si ya kweli au isiyoegemea upande wowote kwa kuzingatia taarifa nyingine.
MNLI inatofautiana na hifadhidata za awali kwa kuwa inashughulikia anuwai ya maandishi kutoka kwa aina nyingi. Aina hizi hutofautiana kutoka hadithi za uwongo hadi habari, na karatasi za serikali. Kwa sababu ya utofauti huu, MNLI ni sampuli wakilishi zaidi ya maandishi ya ulimwengu halisi. Ni dhahiri ni bora kuliko hifadhidata zingine nyingi za uelekezaji wa lugha asilia.
Ikiwa na zaidi ya kesi 400,000 kwenye mkusanyiko wa data, MNLI hutoa idadi kubwa ya mifano ya miundo ya mafunzo. Pia ina maoni kwa kila sampuli ili kusaidia modeli katika ujifunzaji wao.
Mawazo ya mwisho
Hatimaye, hifadhidata za Hugging Face ni rasilimali yenye thamani sana kwa watafiti na wasanidi wa NLP. Hugging Face hutoa mfumo wa ukuzaji wa NLP kwa kutumia kikundi tofauti cha hifadhidata.
Tunadhani seti kuu ya data ya Hugging Face ni OpenWebText Corpus.
Seti hii ya data ya ubora wa juu ina zaidi ya 570GB ya data ya maandishi. Ni nyenzo ya thamani sana kwa mafunzo na kutathmini miundo ya NLP. Unaweza kujaribu kutumia OpenWebText na zingine katika miradi yako inayofuata.
Acha Reply