Doğal Dil İşleme (NLP), yeni bir iyileştirme dalgasına tanık oluyor. Hugging Face veri kümeleri de bu trendin ön saflarında yer alıyor. Bu yazıda Hugging Face veri setlerinin önemine bakacağız.
Ayrıca, NLP modellerini eğitmek ve değerlendirmek için nasıl kullanılabileceğini de göreceğiz.
Hugging Face, geliştiricilere çeşitli veri kümeleri sağlayan bir şirkettir.
Yeni başlayan veya deneyimli bir NLP uzmanı olun, Hugging Face'te sağlanan veriler işinize yarayacaktır. NLP alanını keşfederken bize katılın ve Hugging Face veri kümelerinin potansiyelini öğrenin.
İlk olarak, NLP nedir?
Doğal Dil İşleme (NLP), dilin bir dalıdır. yapay zeka. Bilgisayarların insan (doğal) dillerle nasıl etkileşime girdiğini inceler. NLP, insan dilini anlayıp yorumlayabilen modeller yaratmayı gerektirir. Dolayısıyla, algoritmalar dil çevirisi gibi görevleri üstlenebilir. duyguları analizve metin üretimi.
NLP, müşteri hizmetleri, pazarlama ve sağlık hizmetleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. NLP'nin amacı, bilgisayarların insan dilini insanlarınkine yakın bir şekilde yazıldığı veya konuşulduğu şekliyle yorumlamasını ve anlamasını sağlamaktır.
Genel Bakış Sarılma Yüz
Sarılma Yüz bir doğal dil işleme (NLP) ve makine öğrenimi teknolojisi işidir. Geliştiricilerin NLP alanını ilerletmelerine yardımcı olmak için çok çeşitli kaynaklar sağlarlar. En dikkat çekici ürünü Transformers kütüphanesidir.
Doğal dil işleme uygulamaları için tasarlanmıştır. Ayrıca dil çevirisi ve soru yanıtlama gibi çeşitli NLP görevleri için önceden eğitilmiş modeller sunar.
Hugging Face, Transformers kitaplığına ek olarak, makine öğrenimi veri kümelerini paylaşmak için bir platform sunar. Bu, yüksek kaliteye hızlı bir şekilde erişmeyi mümkün kılar. eğitim için veri kümeleri onların modelleri.
Hugging Face'in misyonu, doğal dil işlemeyi (NLP) geliştiriciler için daha erişilebilir hale getirmektir.
En Popüler Sarılma Yüz Veri Kümeleri
Cornell Film-Dialogs Corpus
Bu, Hugging Face'ten iyi bilinen bir veri kümesidir. Cornell Movie-Dialogs Corpus, film senaryolarından alınan diyaloglardan oluşur. Doğal dil işleme (NLP) modelleri, bu kapsamlı miktarda metin verisi kullanılarak eğitilebilir.
Koleksiyonda 220,579 film karakter çifti arasında 10,292'dan fazla diyalog karşılaşması yer alıyor.
Bu veri kümesini çeşitli NLP görevleri için kullanabilirsiniz. Örneğin, dil oluşturma ve soru-cevap projeleri geliştirebilirsiniz. Ayrıca diyalog sistemleri oluşturabilirsiniz. çünkü görüşmeler çok geniş bir konu yelpazesini kapsıyor. Veri seti, araştırma projelerinde de yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bu nedenle, bu, NLP araştırmacıları ve geliştiricileri için oldukça yararlı bir araçtır.
OpenWebText Derlemi
OpenWebText Corpus, Hugging Face platformunda bulabileceğiniz çevrimiçi sayfaların bir koleksiyonudur. Bu veri kümesi, makaleler, bloglar ve forumlar gibi çok çeşitli çevrimiçi sayfaları içerir. Ayrıca, bunların hepsi yüksek kaliteleri için seçildi.
Veri seti, özellikle NLP modellerini eğitmek ve değerlendirmek için değerlidir. Dolayısıyla, bu veri setini çeviri ve özetleme gibi görevler için kullanabilirsiniz. Ayrıca, birçok uygulama için büyük bir varlık olan bu veri setini kullanarak duyarlılık analizi yapabilirsiniz.
Hugging Face ekibi, eğitim için yüksek kaliteli bir örnek sağlamak üzere OpenWebText Corpus'un küratörlüğünü yaptı. 570 GB'tan fazla metin verisine sahip büyük bir veri kümesidir.
Bert
BERT (Transformers'tan Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri) bir NLP modelidir. Önceden eğitilmiştir ve Hugging Face platformundan erişilebilir. BERT, Google AI Language ekibi tarafından oluşturuldu. Ayrıca, bir ifadedeki kelimelerin bağlamını kavramak için geniş bir metin veri kümesi üzerinde eğitilmiştir.
BERT, dönüştürücü tabanlı bir model olduğu için, her seferinde bir sözcük yerine tam giriş dizisini bir kerede işleyebilir. Transformatör tabanlı bir model kullanır dikkat mekanizmaları sıralı girişi yorumlamak için.
Bu özellik, BERT'in bir cümledeki kelimelerin bağlamını kavramasını sağlar.
BERT'i metin sınıflandırması, dil anlayışı, adlandırılmış varlık diğer NLP uygulamalarının yanı sıra tanımlama ve referans çözünürlüğü. Ayrıca, metin oluşturmada ve makine okumasını anlamada faydalıdır.
Tayfa
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset), bir soru ve cevap veri tabanıdır. Makine okuduğunu anlama modellerini eğitmek için kullanabilirsiniz. Veri seti, çeşitli konularda 100,000'den fazla soru ve yanıt içerir. SQuAD, önceki veri setlerinden farklıdır.
Yalnızca eşleşen anahtar kelimeler yerine metnin bağlamı hakkında bilgi gerektiren sorgulara odaklanır.
Sonuç olarak, soru yanıtlama ve diğer makine anlama görevleri için modeller oluşturmak ve test etmek için mükemmel bir kaynaktır. Soruları SQuAD'de de insanlar yazıyor. Bu, yüksek derecede kalite ve tutarlılık sağlar.
Genel olarak SQuAD, NLP araştırmacıları ve geliştiricileri için değerli bir kaynaktır.
MNLI
MNLI veya Multi-Genre Natural Language Inference, eğitmek ve test etmek için kullanılan bir veri kümesidir. makine öğrenimi modelleri doğal dil çıkarımı için. MNLI'nin amacı, verilen bir ifadenin doğru, yanlış veya başka bir ifade ışığında tarafsız olup olmadığını belirlemektir.
MNLI, birçok türden çok çeşitli metinleri kapsaması bakımından önceki veri kümelerinden farklıdır. Bu türler kurgudan haberlere ve hükümet gazetelerine kadar değişir. Bu değişkenlik nedeniyle MNLI, gerçek dünya metninin daha temsili bir örneğidir. Diğer birçok doğal dil çıkarım veri setinden açıkça daha iyidir.
Veri setinde 400,000'den fazla vaka bulunan MNLI, eğitim modelleri için önemli sayıda örnek sağlar. Ayrıca, öğrenmelerinde modellere yardımcı olmak için her örnek için yorumlar içerir.
Son Düşüncelerimiz
Son olarak, Hugging Face veri kümeleri, NLP araştırmacıları ve geliştiricileri için paha biçilmez bir kaynaktır. Hugging Face, çeşitli veri kümeleri grubunu kullanarak NLP geliştirme için bir çerçeve sağlar.
Hugging Face'in en büyük veri setinin OpenWebText Corpus olduğunu düşünüyoruz.
Bu yüksek kaliteli veri kümesi, 570 GB'ın üzerinde metin verisi içerir. NLP modellerini eğitmek ve değerlendirmek için paha biçilmez bir kaynaktır. Sonraki projelerinizde OpenWebText ve diğerlerini kullanmayı deneyebilirsiniz.
Yorum bırak