Natural Language Processing (NLP) กำลังได้รับการปรับปรุงใหม่ และชุดข้อมูล Hugging Face ก็เป็นแนวหน้าของเทรนด์นี้ ในบทความนี้ เราจะพิจารณาถึงความสำคัญของชุดข้อมูล Hugging Face
นอกจากนี้ เราจะดูว่าอาจนำไปใช้ในการฝึกอบรมและประเมินแบบจำลอง NLP ได้อย่างไร
Hugging Face เป็นบริษัทที่ให้บริการชุดข้อมูลที่หลากหลายแก่นักพัฒนา
ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือผู้เชี่ยวชาญ NLP ที่มีประสบการณ์ ข้อมูลที่มีให้บน Hugging Face จะเป็นประโยชน์กับคุณ เข้าร่วมกับเราในขณะที่เราสำรวจขอบเขตของ NLP และเรียนรู้เกี่ยวกับศักยภาพของชุดข้อมูล Hugging Face
ประการแรก NLP คืออะไร?
Natural Language Processing (NLP) เป็นสาขาหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์. ศึกษาวิธีที่คอมพิวเตอร์โต้ตอบกับภาษาธรรมชาติของมนุษย์ NLP นำมาซึ่งการสร้างแบบจำลองที่สามารถเข้าใจและตีความภาษามนุษย์ได้ ดังนั้น อัลกอริทึมจึงสามารถทำงานต่างๆ เช่น การแปลภาษา การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นและการผลิตข้อความ
NLP ถูกนำมาใช้ในหลากหลายด้าน รวมถึงการบริการลูกค้า การตลาด และการดูแลสุขภาพ วัตถุประสงค์ของ NLP คือการอนุญาตให้คอมพิวเตอร์ตีความและเข้าใจภาษามนุษย์ตามที่เขียนหรือพูดในลักษณะที่ใกล้เคียงกับภาษามนุษย์
ภาพรวมของ กอดหน้า
กอดหน้า คือธุรกิจเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาจัดหาทรัพยากรที่หลากหลายเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนาในการพัฒนาขอบเขตของ NLP ผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่นที่สุดคือห้องสมุด Transformers
ออกแบบมาสำหรับการใช้งานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ นอกจากนี้ยังมีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับงาน NLP ที่หลากหลาย เช่น การแปลภาษาและการตอบคำถาม
Hugging Face นอกเหนือจากห้องสมุด Transformers แล้ว ยังมีแพลตฟอร์มสำหรับการแชร์ชุดข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิง ทำให้สามารถเข้าถึงคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว ชุดข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม โมเดลของพวกเขา
ภารกิจของ Hugging Face คือการทำให้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับนักพัฒนา
ชุดข้อมูล Hugging Face ยอดนิยม
Cornell Movie-Dialogs Corpus
นี่เป็นชุดข้อมูลที่รู้จักกันดีจาก Hugging Face Cornell Movie-Dialogs Corpus ประกอบด้วยบทสนทนาที่นำมาจากบทภาพยนตร์ แบบจำลองการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อาจได้รับการฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาลนี้
มีบทสนทนาโต้ตอบมากกว่า 220,579 รายการระหว่างคู่ตัวละครภาพยนตร์ 10,292 คู่รวมอยู่ในคอลเลกชั่นนี้
คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลนี้สำหรับงาน NLP ที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น คุณสามารถพัฒนาโครงการสร้างภาษาและตอบคำถามได้ นอกจากนี้ คุณสามารถสร้างระบบการสนทนา เนื่องจากการพูดคุยครอบคลุมหัวข้อต่างๆ มากมาย ชุดข้อมูลยังถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในโครงการวิจัย
ดังนั้นนี่จึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนา NLP
OpenWebText คอร์ปัส
OpenWebText Corpus คือชุดของเพจออนไลน์ที่คุณสามารถพบได้บนแพลตฟอร์ม Hugging Face ชุดข้อมูลนี้มีหน้าออนไลน์มากมาย เช่น บทความ บล็อก และฟอรัม นอกจากนี้ สิ่งเหล่านี้ยังได้รับการคัดเลือกจากคุณภาพที่สูง
ชุดข้อมูลนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรมและการประเมินโมเดล NLP ดังนั้น คุณสามารถใช้ชุดข้อมูลนี้สำหรับงานต่างๆ เช่น การแปล และการสรุป นอกจากนี้คุณยังสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้ชุดข้อมูลนี้ซึ่งเป็นสินทรัพย์ขนาดใหญ่สำหรับแอปพลิเคชันจำนวนมาก
ทีม Hugging Face ได้ดูแล OpenWebText Corpus เพื่อจัดเตรียมตัวอย่างคุณภาพสูงสำหรับการฝึกอบรม เป็นชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีข้อมูลข้อความมากกว่า 570GB
BERT
BERT (การแทนตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นรูปแบบ NLP ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและสามารถเข้าถึงได้บนแพลตฟอร์ม Hugging Face BERT สร้างขึ้นโดยทีม Google AI Language นอกจากนี้ยังได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่เพื่อเข้าใจบริบทของคำในวลี
เนื่องจาก BERT เป็นโมเดลที่ใช้หม้อแปลง จึงสามารถประมวลผลลำดับอินพุตทั้งหมดพร้อมกันแทนทีละคำ ใช้แบบจำลองที่ใช้หม้อแปลง กลไกความสนใจ เพื่อตีความอินพุตตามลำดับ
คุณลักษณะนี้ช่วยให้ BERT เข้าใจบริบทของคำในวลีได้
คุณสามารถใช้ BERT เพื่อจัดหมวดหมู่ข้อความ ทำความเข้าใจภาษา นิติบุคคลที่มีชื่อ การระบุตัวตน และการแก้ไข coreference รวมถึงแอปพลิเคชัน NLP อื่นๆ นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์ในการสร้างข้อความและทำความเข้าใจกับเครื่องอ่าน
ทีม
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) เป็นฐานข้อมูลของคำถามและคำตอบ คุณสามารถใช้มันเพื่อฝึกแบบจำลองความเข้าใจในการอ่านด้วยเครื่อง ชุดข้อมูลประกอบด้วยคำถามและคำตอบมากกว่า 100,000 รายการในหัวข้อต่างๆ SQuAD แตกต่างจากชุดข้อมูลก่อนหน้า
โดยจะมุ่งเน้นไปที่ข้อความค้นหาที่ต้องการความรู้ในบริบทของข้อความมากกว่าการจับคู่คำหลักเพียงอย่างเดียว
ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมสำหรับการสร้างและทดสอบโมเดลสำหรับการตอบคำถามและงานการทำความเข้าใจเกี่ยวกับเครื่องอื่นๆ มนุษย์เขียนคำถามใน SQuAD เช่นกัน สิ่งนี้ให้คุณภาพและความสม่ำเสมอในระดับสูง
โดยรวมแล้ว SQuAD เป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนา NLP
มนลิ
MNLI หรือ Multi-Genre Natural Language Inference เป็นชุดข้อมูลที่ใช้ในการฝึกและทดสอบ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อการอนุมานด้วยภาษาธรรมชาติ จุดประสงค์ของ MNLI คือการระบุว่าข้อความที่กำหนดเป็นจริง เท็จ หรือเป็นกลางในแง่ของข้อความอื่น
MNLI แตกต่างจากชุดข้อมูลก่อนหน้านี้ตรงที่ครอบคลุมข้อความที่หลากหลายจากหลายประเภท ประเภทเหล่านี้แตกต่างกันไปตั้งแต่เรื่องแต่งไปจนถึงข่าวและเอกสารของรัฐบาล เนื่องจากความแปรปรวนนี้ MNLI จึงเป็นตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของข้อความในโลกแห่งความเป็นจริงมากกว่า เห็นได้ชัดว่าดีกว่าชุดข้อมูลการอนุมานด้วยภาษาธรรมชาติอื่นๆ
ด้วยชุดข้อมูลมากกว่า 400,000 กรณี MNLI ให้ตัวอย่างจำนวนมากสำหรับแบบจำลองการฝึกอบรม นอกจากนี้ยังมีความคิดเห็นสำหรับแต่ละตัวอย่างเพื่อช่วยโมเดลในการเรียนรู้
ข้อคิด
สุดท้ายนี้ ชุดข้อมูล Hugging Face เป็นทรัพยากรอันล้ำค่าสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนา NLP Hugging Face เป็นกรอบสำหรับการพัฒนา NLP โดยใช้ชุดข้อมูลที่หลากหลาย
เราคิดว่าชุดข้อมูลที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของ Hugging Face คือ OpenWebText Corpus
ชุดข้อมูลคุณภาพสูงนี้มีข้อมูลข้อความมากกว่า 570GB เป็นแหล่งข้อมูลอันล้ำค่าสำหรับการฝึกอบรมและประเมินโมเดล NLP คุณสามารถลองใช้ OpenWebText และอื่น ๆ ในโครงการต่อไปของคุณ
เขียนความเห็น