Процес обробки природної мови (NLP) переживає нову хвилю вдосконалень. І набори даних Hugging Face знаходяться в авангарді цієї тенденції. У цій статті ми розглянемо значення наборів даних Hugging Face.
Крім того, ми побачимо, як їх можна використовувати для навчання та оцінки моделей НЛП.
Hugging Face — це компанія, яка надає розробникам різноманітні набори даних.
Незалежно від того, новачок ви чи досвідчений фахівець з НЛП, дані, надані на Hugging Face, будуть вам у нагоді. Приєднуйтесь до нас, коли ми досліджуємо сферу НЛП і дізнаємося про потенціал наборів даних Hugging Face.
По-перше, що таке НЛП?
Обробка природної мови (NLP) є розділом штучний інтелект. Він вивчає, як комп’ютери взаємодіють із людськими (природними) мовами. НЛП передбачає створення моделей, здатних розуміти та інтерпретувати людську мову. Таким чином, алгоритми можуть виконувати такі завдання, як переклад мови, аналіз настроїв, і створення тексту.
НЛП використовується в різних сферах, включаючи обслуговування клієнтів, маркетинг і охорону здоров'я. Мета НЛП полягає в тому, щоб дозволити комп’ютерам інтерпретувати та розуміти людську мову, коли вона написана чи розмовна, у манері, максимально наближеній до людської.
Огляд Обіймати обличчя
Обіймати обличчя це бізнес, що займається технологіями обробки природної мови (NLP) і машинного навчання. Вони надають широкий спектр ресурсів, щоб допомогти розробникам у розвитку сфери НЛП. Їхнім найвизначнішим продуктом є бібліотека Transformers.
Він розроблений для програм обробки природної мови. Крім того, він надає попередньо підготовлені моделі для різноманітних завдань НЛП, таких як мовний переклад і відповіді на запитання.
Hugging Face, на додаток до бібліотеки Transformers, пропонує платформу для обміну наборами даних машинного навчання. Це дає можливість швидко отримати доступ до високої якості набори даних для навчання їх моделі.
Місія Hugging Face — зробити обробку природної мови (NLP) більш доступною для розробників.
Найпопулярніші набори даних про обійми
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Це добре відомий набір даних від Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus містить діалоги зі сценаріїв фільмів. Моделі обробки природної мови (NLP) можна навчити, використовуючи цей великий обсяг текстових даних.
До колекції включено понад 220,579 10,292 діалогових зустрічей між XNUMX XNUMX парами персонажів фільму.
Ви можете використовувати цей набір даних для різноманітних завдань НЛП. Наприклад, ви можете розробляти проекти створення мови та відповіді на запитання. Також можна створювати діалогові системи. тому що розмови охоплюють такий широкий спектр тем. Набір даних також широко використовувався в дослідницьких проектах.
Отже, це дуже корисний інструмент для дослідників і розробників НЛП.
Корпус OpenWebText
Корпус OpenWebText — це колекція онлайн-сторінок, які можна знайти на платформі Hugging Face. Цей набір даних включає широкий спектр онлайн-сторінок, таких як статті, блоги та форуми. Крім того, всі вони були обрані через їх високу якість.
Набір даних особливо цінний для навчання та оцінки моделей НЛП. Отже, ви можете використовувати цей набір даних для таких завдань, як переклад і узагальнення. Крім того, ви можете виконувати аналіз настроїв, використовуючи цей набір даних, який є величезною перевагою для багатьох програм.
Команда Hugging Face підготувала OpenWebText Corpus, щоб забезпечити високоякісний зразок для навчання. Це великий набір даних із понад 570 ГБ текстових даних.
БЕРТ
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — модель НЛП. Він пройшов попередню підготовку та доступний на платформі Hugging Face. BERT створила команда Google AI Language. Крім того, він навчається на величезному наборі текстових даних, щоб зрозуміти контекст слів у фразі.
Оскільки BERT є трансформаторною моделлю, вона може обробляти повну вхідну послідовність одночасно, а не одне слово за раз. Використовується модель на основі трансформатора механізми уваги для інтерпретації послідовного введення.
Ця функція дозволяє BERT зрозуміти контекст слів у фразі.
Ви можете використовувати BERT для категоризації тексту, розуміння мови, названа сутність ідентифікація та вирішення кореференції серед інших програм НЛП. Крім того, це корисно для створення тексту та розуміння машинного читання.
ЗАГІД
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) — це база даних запитань і відповідей. Ви можете використовувати його для навчання моделей машинного розуміння читання. Набір даних містить понад 100,000 XNUMX запитань і відповідей на різні теми. SQuAD відрізняється від попередніх наборів даних.
Він зосереджений на запитах, які вимагають знання контексту тексту, а не просто відповідності ключових слів.
Як наслідок, це чудовий ресурс для створення та тестування моделей для відповідей на запитання та інших завдань машинного розуміння. Люди також пишуть запитання в SQuAD. Це забезпечує високу якість і стабільність.
Загалом, SQuAD є цінним ресурсом для дослідників і розробників НЛП.
МНЛІ
MNLI, або Multi-Genre Natural Language Inference, — це набір даних, який використовується для навчання та тестування моделі машинного навчання для природного мовного висновку. Мета MNLI — визначити, чи є дане твердження істинним, хибним чи нейтральним у світлі іншого твердження.
MNLI відрізняється від попередніх наборів даних тим, що охоплює широкий спектр текстів багатьох жанрів. Ці жанри варіюються від художньої літератури до новин і урядових газет. Через цю мінливість MNLI є більш репрезентативним зразком реального тексту. Очевидно, що він кращий, ніж багато інших наборів даних логічних висновків природної мови.
Маючи понад 400,000 XNUMX випадків у наборі даних, MNLI надає значну кількість прикладів для навчальних моделей. Він також містить коментарі до кожного зразка, щоб допомогти моделям у їхньому навчанні.
Заключні думки
Нарешті, набори даних Hugging Face є безцінним ресурсом для дослідників і розробників НЛП. Hugging Face забезпечує основу для розробки НЛП, використовуючи різноманітну групу наборів даних.
Ми вважаємо, що найбільшим набором даних Hugging Face є OpenWebText Corpus.
Цей високоякісний набір даних містить понад 570 ГБ текстових даних. Це безцінний ресурс для навчання та оцінки моделей НЛП. Ви можете спробувати використовувати OpenWebText та інші у своїх наступних проектах.
залишити коментар