నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) మెరుగుదలల కొత్త తరంగాన్ని చూస్తోంది. మరియు, హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్లు ఈ ట్రెండ్లో ముందంజలో ఉన్నాయి. ఈ కథనంలో, మేము హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్ల ప్రాముఖ్యతను పరిశీలిస్తాము.
అలాగే, NLP మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి వాటిని ఎలా ఉపయోగించవచ్చో మేము చూస్తాము.
హగ్గింగ్ ఫేస్ అనేది డెవలపర్లకు వివిధ రకాల డేటాసెట్లను సరఫరా చేసే సంస్థ.
మీరు ఒక అనుభవశూన్యుడు లేదా అనుభవజ్ఞుడైన NLP నిపుణుడు అయినా, హగ్గింగ్ ఫేస్లో అందించిన డేటా మీకు ఉపయోగపడుతుంది. మేము NLP ఫీల్డ్ని అన్వేషించేటప్పుడు మాతో చేరండి మరియు హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్ల సంభావ్యత గురించి తెలుసుకోండి.
ముందుగా, NLP అంటే ఏమిటి?
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) అనేది ఒక శాఖ కృత్రిమ మేధస్సు. మానవ (సహజ) భాషలతో కంప్యూటర్లు ఎలా సంకర్షణ చెందుతాయో ఇది అధ్యయనం చేస్తుంది. NLP అనేది మానవ భాషను అర్థం చేసుకోగల మరియు అర్థం చేసుకోగలిగే నమూనాలను రూపొందించడం. అందువల్ల, అల్గారిథమ్లు భాషా అనువాదం వంటి పనులను చేపట్టగలవు, సెంటిమెంట్ విశ్లేషణ, మరియు టెక్స్ట్ ఉత్పత్తి.
కస్టమర్ సేవ, మార్కెటింగ్ మరియు ఆరోగ్య సంరక్షణతో సహా వివిధ రంగాలలో NLP ఉపయోగించబడుతుంది. NLP యొక్క లక్ష్యం ఏమిటంటే, కంప్యూటర్లు మానవ భాషను మానవులకు దగ్గరగా వ్రాసిన లేదా మాట్లాడే పద్ధతిలో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి అనుమతించడం.
అవలోకనం హగ్గింగ్ ఫేస్
హగ్గింగ్ ఫేస్ సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ వ్యాపారం. NLP యొక్క విస్తీర్ణాన్ని మెరుగుపరచడంలో డెవలపర్లకు సహాయం చేయడానికి వారు విస్తృత శ్రేణి వనరులను అందిస్తారు. వారి అత్యంత ముఖ్యమైన ఉత్పత్తి ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ లైబ్రరీ.
ఇది సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ అనువర్తనాల కోసం రూపొందించబడింది. అలాగే, ఇది భాషా అనువాదం మరియు ప్రశ్నలకు సమాధానమివ్వడం వంటి వివిధ రకాల NLP పనుల కోసం ముందుగా శిక్షణ పొందిన నమూనాలను అందిస్తుంది.
హగ్గింగ్ ఫేస్, ట్రాన్స్ఫార్మర్స్ లైబ్రరీతో పాటు, మెషిన్-లెర్నింగ్ డేటాసెట్లను షేర్ చేయడానికి ప్లాట్ఫారమ్ను అందిస్తుంది. ఇది అధిక-నాణ్యతని త్వరగా యాక్సెస్ చేయడం సాధ్యపడుతుంది శిక్షణ కోసం డేటాసెట్లు వారి నమూనాలు.
హగ్గింగ్ ఫేస్ యొక్క లక్ష్యం డెవలపర్లకు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP)ని మరింత అందుబాటులోకి తీసుకురావడం.
అత్యంత జనాదరణ పొందిన హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్లు
కార్నెల్ మూవీ-డైలాగ్స్ కార్పస్
ఇది హగ్గింగ్ ఫేస్ నుండి బాగా తెలిసిన డేటాసెట్. కార్నెల్ మూవీ-డైలాగ్స్ కార్పస్ సినిమా స్క్రీన్ప్లే నుండి తీసుకున్న డైలాగ్లను కలిగి ఉంటుంది. సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ (NLP) నమూనాలు ఈ విస్తృతమైన టెక్స్ట్ డేటాను ఉపయోగించి శిక్షణ పొందవచ్చు.
220,579 చలనచిత్ర పాత్రల జంటల మధ్య 10,292 కంటే ఎక్కువ డైలాగ్ ఎన్కౌంటర్లు సేకరణలో చేర్చబడ్డాయి.
మీరు వివిధ రకాల NLP టాస్క్ల కోసం ఈ డేటాసెట్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు భాషా సృష్టి మరియు ప్రశ్న-జవాబు ప్రాజెక్ట్లను అభివృద్ధి చేయవచ్చు. అలాగే, మీరు డైలాగ్ సిస్టమ్లను సృష్టించవచ్చు. ఎందుకంటే చర్చలు చాలా విస్తృతమైన అంశాలను కవర్ చేస్తాయి. డేటాసెట్ పరిశోధన ప్రాజెక్టులలో కూడా విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది.
కాబట్టి, ఇది NLP పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లకు అత్యంత ఉపయోగకరమైన సాధనం.
OpenWebText కార్పస్
OpenWebText Corpus అనేది హగ్గింగ్ ఫేస్ ప్లాట్ఫారమ్లో మీరు కనుగొనగలిగే ఆన్లైన్ పేజీల సమాహారం. ఈ డేటాసెట్లో కథనాలు, బ్లాగులు మరియు ఫోరమ్ల వంటి విస్తృత శ్రేణి ఆన్లైన్ పేజీలు ఉన్నాయి. అంతేకాకుండా, ఇవన్నీ వాటి అధిక నాణ్యత కోసం ఎంపిక చేయబడ్డాయి.
NLP మోడల్లకు శిక్షణ మరియు అంచనా వేయడానికి డేటాసెట్ ప్రత్యేకించి విలువైనది. కాబట్టి, మీరు అనువాదం మరియు సారాంశం వంటి పనుల కోసం ఈ డేటాసెట్ని ఉపయోగించవచ్చు. అలాగే, మీరు ఈ డేటాసెట్ని ఉపయోగించి సెంటిమెంట్ విశ్లేషణను నిర్వహించవచ్చు, ఇది చాలా అప్లికేషన్లకు భారీ ఆస్తి.
శిక్షణ కోసం అధిక-నాణ్యత నమూనాను అందించడానికి హగ్గింగ్ ఫేస్ బృందం OpenWebText కార్పస్ను క్యూరేట్ చేసింది. ఇది 570GB కంటే ఎక్కువ టెక్స్ట్ డేటాతో కూడిన పెద్ద డేటాసెట్.
బెర్ట్
BERT (ట్రాన్స్ఫార్మర్ల నుండి ద్విదిశాత్మక ఎన్కోడర్ రిప్రజెంటేషన్స్) ఒక NLP మోడల్. ఇది ముందుగా శిక్షణ పొందింది మరియు హగ్గింగ్ ఫేస్ ప్లాట్ఫారమ్లో అందుబాటులో ఉంటుంది. BERT Google AI భాషా బృందంచే సృష్టించబడింది. అలాగే, ఇది ఒక పదబంధంలోని పదాల సందర్భాన్ని గ్రహించడానికి విస్తారమైన టెక్స్ట్ డేటాసెట్పై శిక్షణ పొందింది.
BERT ట్రాన్స్ఫార్మర్-ఆధారిత మోడల్ అయినందున, ఇది ఒకేసారి ఒక పదానికి బదులుగా పూర్తి ఇన్పుట్ క్రమాన్ని ఒకేసారి ప్రాసెస్ చేయగలదు. ట్రాన్స్ఫార్మర్ ఆధారిత మోడల్ ఉపయోగిస్తుంది శ్రద్ధ యంత్రాంగాలు సీక్వెన్షియల్ ఇన్పుట్ని అర్థం చేసుకోవడానికి.
ఈ ఫీచర్ ఒక పదబంధంలోని పదాల సందర్భాన్ని గ్రహించడానికి BERTని అనుమతిస్తుంది.
మీరు టెక్స్ట్ వర్గీకరణ, భాషా అవగాహన కోసం BERTని ఉపయోగించవచ్చు, అనే సంస్థ ఇతర NLP అప్లికేషన్లలో గుర్తింపు, మరియు కోర్ఫరెన్స్ రిజల్యూషన్. అలాగే, ఇది టెక్స్ట్ని రూపొందించడంలో మరియు మెషిన్ రీడింగ్ను అర్థం చేసుకోవడంలో ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది.
SQuAD
SQuAD (స్టాన్ఫోర్డ్ ప్రశ్న సమాధానాల డేటాసెట్) అనేది ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాల డేటాబేస్. మెషిన్ రీడింగ్ కాంప్రహెన్షన్ మోడల్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మీరు దీన్ని ఉపయోగించవచ్చు. డేటాసెట్లో వివిధ అంశాలపై 100,000 ప్రశ్నలు మరియు ప్రతిస్పందనలు ఉన్నాయి. SQuAD మునుపటి డేటాసెట్ల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది.
ఇది కేవలం కీవర్డ్లను సరిపోల్చడం కంటే టెక్స్ట్ యొక్క సందర్భం గురించి జ్ఞానం అవసరమయ్యే ప్రశ్నలపై దృష్టి పెడుతుంది.
ఫలితంగా, ప్రశ్న-సమాధానం మరియు ఇతర మెషీన్-అండర్స్టాండింగ్ టాస్క్ల కోసం మోడల్లను రూపొందించడానికి మరియు పరీక్షించడానికి ఇది అద్భుతమైన వనరు. మనుషులు SQuADలో కూడా ప్రశ్నలను వ్రాస్తారు. ఇది అధిక నాణ్యత మరియు స్థిరత్వాన్ని అందిస్తుంది.
మొత్తంమీద, SQuAD అనేది NLP పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లకు విలువైన వనరు.
MNLI
MNLI, లేదా మల్టీ-జెనర్ నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ఇన్ఫెరెన్స్ అనేది శిక్షణ మరియు పరీక్షించడానికి ఉపయోగించే డేటాసెట్. యంత్ర అభ్యాస నమూనాలు సహజ భాషా అనుమానం కోసం. MNLI యొక్క ఉద్దేశ్యం, ఇచ్చిన స్టేట్మెంట్ నిజమా, అబద్ధమా లేదా మరొక స్టేట్మెంట్ వెలుగులో తటస్థమా అని గుర్తించడం.
MNLI మునుపటి డేటాసెట్ల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇది అనేక శైలుల నుండి విస్తృత శ్రేణి టెక్స్ట్లను కవర్ చేస్తుంది. ఈ కళా ప్రక్రియలు కల్పిత కథల నుండి వార్తా భాగాలు మరియు ప్రభుత్వ పత్రాల వరకు మారుతూ ఉంటాయి. ఈ వైవిధ్యం కారణంగా, MNLI అనేది వాస్తవ-ప్రపంచ టెక్స్ట్ యొక్క మరింత ప్రాతినిధ్య నమూనా. ఇది అనేక ఇతర సహజ భాషా అనుమితి డేటాసెట్ల కంటే మెరుగ్గా ఉంది.
డేటాసెట్లో 400,000 కంటే ఎక్కువ కేసులతో, శిక్షణ నమూనాల కోసం MNLI గణనీయమైన సంఖ్యలో ఉదాహరణలను అందిస్తుంది. మోడల్లకు వారి అభ్యాసంలో సహాయపడటానికి ఇది ప్రతి నమూనా కోసం వ్యాఖ్యలను కూడా కలిగి ఉంటుంది.
ఫైనల్ థాట్స్
చివరగా, హగ్గింగ్ ఫేస్ డేటాసెట్లు NLP పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్లకు అమూల్యమైన వనరు. హగ్గింగ్ ఫేస్ అనేది విభిన్న డేటాసెట్ల సమూహాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా NLP అభివృద్ధికి ఫ్రేమ్వర్క్ను అందిస్తుంది.
హగ్గింగ్ ఫేస్ యొక్క గొప్ప డేటాసెట్ OpenWebText Corpus అని మేము భావిస్తున్నాము.
ఈ అధిక-నాణ్యత డేటాసెట్లో 570GB కంటే ఎక్కువ టెక్స్ట్ డేటా ఉంది. ఇది NLP నమూనాల శిక్షణ మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఒక అమూల్యమైన వనరు. మీరు మీ తదుపరి ప్రాజెక్ట్లలో OpenWebText మరియు ఇతర వాటిని ఉపయోగించి ప్రయత్నించవచ్చు.
సమాధానం ఇవ్వూ