Nasasaksihan ng Natural Language Processing (NLP) ang isang bagong alon ng mga pagpapabuti. At, ang mga dataset ng Hugging Face ay nangunguna sa trend na ito. Sa artikulong ito, titingnan natin ang kahalagahan ng mga dataset ng Hugging Face.
Gayundin, makikita natin kung paano sila magagamit upang sanayin at suriin ang mga modelo ng NLP.
Ang Hugging Face ay isang kumpanyang nagbibigay sa mga developer ng iba't ibang dataset.
Baguhan ka man o may karanasang NLP specialist, ang data na ibinigay sa Hugging Face ay magiging kapaki-pakinabang sa iyo. Samahan kami habang ginalugad namin ang larangan ng NLP at alamin ang tungkol sa potensyal ng mga dataset ng Hugging Face.
Una, Ano ang NLP?
Ang Natural Language Processing (NLP) ay isang sangay ng artificial intelligence. Pinag-aaralan nito kung paano nakikipag-ugnayan ang mga computer sa mga (natural) na wika ng tao. Ang NLP ay nangangailangan ng paglikha ng mga modelong may kakayahang umunawa at magbigay-kahulugan sa wika ng tao. Samakatuwid, ang mga algorithm ay maaaring magsagawa ng mga gawain tulad ng pagsasalin ng wika, damdamin pagsusuri, at paggawa ng teksto.
Ginagamit ang NLP sa iba't ibang lugar, kabilang ang serbisyo sa customer, marketing, at pangangalagang pangkalusugan. Ang layunin ng NLP ay payagan ang mga computer na bigyang-kahulugan at maunawaan ang wika ng tao habang ito ay nakasulat o sinasalita sa paraang malapit sa mga tao.
Pangkalahatang-ideya ng Nakayakap sa Mukha
Nakayakap sa Mukha ay isang natural language processing (NLP) at machine learning technology na negosyo. Nagbibigay ang mga ito ng malawak na hanay ng mga mapagkukunan upang tulungan ang mga developer sa pagpapalawak ng lugar ng NLP. Ang kanilang pinaka-kapansin-pansing produkto ay ang Transformers library.
Dinisenyo ito para sa mga aplikasyon sa pagpoproseso ng natural na wika. Gayundin, nagbibigay ito ng mga pre-trained na modelo para sa iba't ibang mga gawain sa NLP tulad ng pagsasalin ng wika at pagsagot sa tanong.
Ang Hugging Face, bilang karagdagan sa library ng Transformers, ay nag-aalok ng platform para sa pagbabahagi ng mga dataset sa machine-learning. Ginagawa nitong posible na mabilis na ma-access ang mataas na kalidad mga dataset para sa pagsasanay kanilang mga modelo.
Ang misyon ng Hugging Face ay gawing mas naa-access ang natural language processing (NLP) para sa mga developer.
Pinakatanyag na Mga Dataset ng Hugging Face
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Ito ay isang kilalang dataset mula sa Hugging Face. Ang Cornell Movie-Dialogs Corpus ay binubuo ng mga dialogue na kinuha mula sa mga screenplay ng pelikula. Maaaring sanayin ang mga modelo ng natural na pagpoproseso ng wika (NLP) gamit ang malawak na dami ng data ng text na ito.
Higit sa 220,579 dialog encounter sa pagitan ng 10,292 movie character pairs ang kasama sa koleksyon.
Magagamit mo ang dataset na ito para sa iba't ibang gawain ng NLP. Halimbawa, maaari kang bumuo ng mga proyekto sa paglikha ng wika at pagsagot sa tanong. Gayundin, maaari kang lumikha ng mga sistema ng pag-uusap. dahil ang mga pag-uusap ay sumasaklaw sa napakalawak na hanay ng mga paksa. Ang dataset ay malawakan ding nagamit sa mga proyekto ng pananaliksik.
Samakatuwid, ito ay isang lubos na kapaki-pakinabang na tool para sa mga mananaliksik at developer ng NLP.
OpenWebText Corpus
Ang OpenWebText Corpus ay isang koleksyon ng mga online na pahina na makikita mo sa Hugging Face platform. Kasama sa dataset na ito ang malawak na hanay ng mga online na page, gaya ng mga artikulo, blog, at forum. Bukod, ang lahat ng ito ay pinili para sa kanilang mataas na kalidad.
Ang dataset ay lalong mahalaga para sa pagsasanay at pagtatasa ng mga modelo ng NLP. Kaya, maaari mong gamitin ang dataset na ito para sa mga gawain tulad ng pagsasalin, at pagbubuod. Gayundin, maaari kang magsagawa ng pagsusuri ng damdamin gamit ang dataset na ito na isang malaking asset para sa maraming mga application.
Ang Hugging Face team ay nag-curate ng OpenWebText Corpus para magbigay ng mataas na kalidad na sample para sa pagsasanay. Isa itong malaking dataset na may higit sa 570GB ng data ng text.
SI BERT
Ang BERT (Bidirectional Encoder Representations mula sa Transformers) ay isang modelo ng NLP. Ito ay paunang sinanay at naa-access sa platform ng Hugging Face. Ang BERT ay nilikha ng Google AI Language team. Gayundin, sinanay ito sa isang malawak na dataset ng teksto upang maunawaan ang konteksto ng mga salita sa isang parirala.
Dahil ang BERT ay isang transformer-based na modelo, maaari nitong iproseso ang buong input sequence nang sabay-sabay sa halip na isang salita sa isang pagkakataon. Gumagamit ang isang modelong nakabatay sa transpormer mga mekanismo ng atensyon upang bigyang-kahulugan ang sequential input.
Ang tampok na ito ay nagbibigay-daan sa BERT na maunawaan ang konteksto ng mga salita sa isang parirala.
Maaari mong gamitin ang BERT para sa pagkakategorya ng teksto, pag-unawa sa wika, pinangalanang entity pagkakakilanlan, at coreference resolution, bukod sa iba pang mga NLP application. Gayundin, ito ay kapaki-pakinabang sa pagbuo ng teksto at pag-unawa sa pagbabasa ng makina.
SQuAD
Ang SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) ay isang database ng mga tanong at sagot. Magagamit mo ito para sanayin ang mga modelo ng pag-unawa sa pagbasa ng makina. Kasama sa dataset ang mahigit 100,000 tanong at sagot sa iba't ibang paksa. Naiiba ang SQuAD sa mga nakaraang dataset.
Nakatuon ito sa mga query na nangangailangan ng kaalaman sa konteksto ng teksto sa halip na tumutugma lamang sa mga keyword.
Bilang resulta, ito ay isang mahusay na mapagkukunan para sa paglikha at pagsubok ng mga modelo para sa pagsagot sa tanong at iba pang mga gawain sa pag-unawa sa makina. Sinusulat din ng mga tao ang mga tanong sa SQuAD. Nagbibigay ito ng mataas na antas ng kalidad at pagkakapare-pareho.
Sa pangkalahatan, ang SQuAD ay isang mahalagang mapagkukunan para sa mga mananaliksik at developer ng NLP.
MNLI
Ang MNLI, o Multi-Genre Natural Language Inference, ay isang dataset na ginagamit sa pagsasanay at pagsubok mga modelo ng pag-aaral ng makina para sa likas na hinuha sa wika. Ang layunin ng MNLI ay tukuyin kung ang isang ibinigay na pahayag ay totoo, mali, o neutral sa liwanag ng isa pang pahayag.
Naiiba ang MNLI sa mga nakaraang dataset dahil saklaw nito ang malawak na hanay ng mga teksto mula sa maraming genre. Ang mga genre na ito ay nag-iiba mula sa fiction hanggang sa mga piraso ng balita, at mga papeles ng gobyerno. Dahil sa pagkakaiba-iba na ito, ang MNLI ay isang mas kumakatawang sample ng real-world na teksto. Malinaw na mas mahusay ito kaysa sa maraming iba pang mga dataset ng inference ng natural na wika.
Sa mahigit 400,000 kaso sa dataset, ang MNLI ay nagbibigay ng malaking bilang ng mga halimbawa para sa mga modelo ng pagsasanay. Naglalaman din ito ng mga komento para sa bawat sample upang matulungan ang mga modelo sa kanilang pag-aaral.
Final saloobin
Sa wakas, ang Hugging Face dataset ay isang napakahalagang mapagkukunan para sa mga mananaliksik at developer ng NLP. Ang Hugging Face ay nagbibigay ng framework para sa pagbuo ng NLP sa pamamagitan ng paggamit ng magkakaibang grupo ng mga dataset.
Sa tingin namin ang pinakamalaking dataset ng Hugging Face ay ang OpenWebText Corpus.
Ang mataas na kalidad na dataset na ito ay naglalaman ng higit sa 570GB ng data ng text. Ito ay isang napakahalagang mapagkukunan para sa pagsasanay at pagsusuri ng mga modelo ng NLP. Maaari mong subukang gamitin ang OpenWebText at iba pa sa iyong mga susunod na proyekto.
Mag-iwan ng Sagot