نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) میں بہتری کی ایک نئی لہر دیکھنے میں آ رہی ہے۔ اور، Hugging Face ڈیٹاسیٹس اس رجحان میں سب سے آگے ہیں۔ اس آرٹیکل میں، ہم ہگنگ فیس ڈیٹاسیٹس کی اہمیت کو دیکھیں گے۔
اس کے علاوہ، ہم دیکھیں گے کہ انہیں NLP ماڈلز کی تربیت اور اندازہ لگانے کے لیے کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
Hugging Face ایک کمپنی ہے جو ڈویلپرز کو مختلف قسم کے ڈیٹا سیٹس فراہم کرتی ہے۔
چاہے آپ ایک ابتدائی ہوں یا تجربہ کار NLP ماہر، Hugging Face پر فراہم کردہ ڈیٹا آپ کے کام آئے گا۔ ہمارے ساتھ شامل ہوں جب ہم NLP کے شعبے کو دریافت کریں اور Hugging Face ڈیٹاسیٹس کی صلاحیت کے بارے میں جانیں۔
سب سے پہلے، NLP کیا ہے؟
نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) کی ایک شاخ ہے۔ مصنوعی ذہانت. یہ مطالعہ کرتا ہے کہ کمپیوٹر انسانی (قدرتی) زبانوں کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ NLP میں ایسے ماڈلز بنانا شامل ہے جو انسانی زبان کو سمجھنے اور اس کی ترجمانی کرنے کے قابل ہوں۔ لہذا، الگورتھم زبان کے ترجمہ جیسے کام انجام دے سکتے ہیں، جذبات تجزیہ، اور متن کی پیداوار۔
NLP کا استعمال مختلف شعبوں میں کیا جاتا ہے، بشمول کسٹمر سروس، مارکیٹنگ، اور صحت کی دیکھ بھال۔ NLP کا مقصد کمپیوٹرز کو انسانی زبان کی ترجمانی اور سمجھنے کی اجازت دینا ہے جیسا کہ یہ انسانوں کے قریب لکھی یا بولی جاتی ہے۔
کا جائزہ گلے لگانے والا چہرہ
گلے لگانے والا چہرہ ایک قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) اور مشین لرننگ ٹیکنالوجی کا کاروبار ہے۔ وہ NLP کے علاقے کو آگے بڑھانے میں ڈویلپرز کی مدد کے لیے وسائل کی ایک وسیع رینج فراہم کرتے ہیں۔ ان کی سب سے قابل ذکر مصنوعات ٹرانسفارمرز لائبریری ہے۔
یہ قدرتی زبان کی پروسیسنگ ایپلی کیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس کے علاوہ، یہ مختلف قسم کے NLP کاموں کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ ماڈل فراہم کرتا ہے جیسے کہ زبان کا ترجمہ اور سوالوں کے جوابات۔
ہگنگ فیس، ٹرانسفارمرز لائبریری کے علاوہ، مشین لرننگ ڈیٹاسیٹس کا اشتراک کرنے کے لیے ایک پلیٹ فارم پیش کرتا ہے۔ اس سے اعلیٰ معیار تک فوری رسائی ممکن ہو جاتی ہے۔ تربیت کے لیے ڈیٹا سیٹس ان کے ماڈل.
Hugging Face کا مشن قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کو ڈویلپرز کے لیے مزید قابل رسائی بنانا ہے۔
سب سے زیادہ مقبول ہگنگ فیس ڈیٹا سیٹس
Cornell Movie-Dialogs Corpus
یہ Hugging Face کا ایک معروف ڈیٹا سیٹ ہے۔ Cornell Movie-Dialogs Corpus فلم کے اسکرین پلے سے لیے گئے مکالموں پر مشتمل ہے۔ نیچرل لینگویج پروسیسنگ (NLP) ماڈلز کو ٹیکسٹ ڈیٹا کی اس وسیع مقدار کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جا سکتی ہے۔
220,579 فلمی کرداروں کے جوڑوں کے درمیان 10,292 سے زیادہ ڈائیلاگ انکاؤنٹر اس مجموعہ میں شامل ہیں۔
آپ اس ڈیٹاسیٹ کو NLP کے مختلف کاموں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، آپ زبان کی تخلیق اور سوال جواب دینے کے منصوبے تیار کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، آپ ڈائیلاگ سسٹم بنا سکتے ہیں۔ کیونکہ بات چیت موضوعات کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کرتی ہے۔ ڈیٹاسیٹ کو تحقیقی منصوبوں میں بھی بڑے پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے۔
لہذا، یہ NLP محققین اور ڈویلپرز کے لیے ایک انتہائی مفید ٹول ہے۔
اوپن ویب ٹیکسٹ کارپس
OpenWebText Corpus آن لائن صفحات کا ایک مجموعہ ہے جو آپ کو Hugging Face پلیٹ فارم پر مل سکتا ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ میں آن لائن صفحات کی ایک وسیع رینج شامل ہے، جیسے مضامین، بلاگز اور فورمز۔ اس کے علاوہ، ان سب کو ان کے اعلیٰ معیار کے لیے منتخب کیا گیا تھا۔
ڈیٹا سیٹ خاص طور پر NLP ماڈلز کی تربیت اور اندازہ لگانے کے لیے قیمتی ہے۔ لہذا، آپ اس ڈیٹاسیٹ کو ترجمہ اور خلاصہ جیسے کاموں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، آپ اس ڈیٹاسیٹ کا استعمال کرتے ہوئے جذباتی تجزیہ کر سکتے ہیں جو کہ بہت سی ایپلی کیشنز کے لیے ایک بہت بڑا اثاثہ ہے۔
Hugging Face ٹیم نے OpenWebText Corpus کو تربیت کے لیے اعلیٰ معیار کا نمونہ فراہم کرنے کے لیے تیار کیا۔ یہ 570GB سے زیادہ ٹیکسٹ ڈیٹا کے ساتھ ایک بڑا ڈیٹاسیٹ ہے۔
برٹ
BERT (ٹرانسفارمرز سے دو طرفہ انکوڈر نمائندگی) ایک NLP ماڈل ہے۔ اسے پہلے سے تربیت دی گئی ہے اور ہگنگ فیس پلیٹ فارم پر قابل رسائی ہے۔ BERT کو گوگل اے آئی لینگویج ٹیم نے بنایا تھا۔ نیز، اسے ایک وسیع ٹیکسٹ ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے تاکہ کسی جملے میں الفاظ کے سیاق و سباق کو سمجھ سکے۔
چونکہ BERT ایک ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل ہے، اس لیے یہ ایک وقت میں ایک لفظ کی بجائے ایک ہی بار میں مکمل ان پٹ سیکوئنس پر کارروائی کر سکتا ہے۔ ٹرانسفارمر پر مبنی ماڈل استعمال کرتا ہے۔ توجہ کے طریقہ کار ترتیب وار ان پٹ کی تشریح کرنے کے لیے۔
یہ خصوصیت BERT کو جملے میں الفاظ کے سیاق و سباق کو سمجھنے کے قابل بناتی ہے۔
آپ متن کی درجہ بندی، زبان کی تفہیم کے لیے BERT استعمال کر سکتے ہیں، نامی ادارہ دیگر این ایل پی ایپلی کیشنز کے درمیان شناخت، اور کورفرنس ریزولوشن۔ اس کے علاوہ، یہ متن پیدا کرنے اور مشین ریڈنگ کو سمجھنے میں فائدہ مند ہے۔
دستہ
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) سوالات اور جوابات کا ڈیٹا بیس ہے۔ آپ اسے مشین ریڈنگ کمپری ہینشن ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔ ڈیٹاسیٹ میں مختلف موضوعات پر 100,000 سے زیادہ سوالات اور جوابات شامل ہیں۔ SQuAD پچھلے ڈیٹاسیٹس سے مختلف ہے۔
یہ ان سوالات پر توجہ مرکوز کرتا ہے جن کے لیے محض مماثل مطلوبہ الفاظ کی بجائے متن کے سیاق و سباق کے علم کی ضرورت ہوتی ہے۔
نتیجے کے طور پر، یہ سوال جواب دینے اور مشین کو سمجھنے کے دیگر کاموں کے لیے ماڈل بنانے اور جانچنے کا ایک بہترین ذریعہ ہے۔ انسان اسکواڈ میں بھی سوالات لکھتے ہیں۔ یہ معیار اور مستقل مزاجی کی اعلیٰ ڈگری فراہم کرتا ہے۔
مجموعی طور پر، SQuAD NLP محققین اور ڈویلپرز کے لیے ایک قابل قدر وسیلہ ہے۔
ایم این ایل آئی
MNLI، یا ملٹی جنر نیچرل لینگویج انفرنس، ایک ڈیٹا سیٹ ہے جسے تربیت اور جانچ کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ مشین سیکھنے کے ماڈل قدرتی زبان کا اندازہ لگانے کے لیے۔ MNLI کا مقصد اس بات کی نشاندہی کرنا ہے کہ آیا دیا گیا بیان کسی دوسرے بیان کی روشنی میں درست، غلط یا غیر جانبدار ہے۔
MNLI پچھلے ڈیٹاسیٹس سے اس لحاظ سے مختلف ہے کہ اس میں متعدد انواع سے متن کی ایک وسیع رینج کا احاطہ کیا گیا ہے۔ یہ انواع افسانے سے لے کر خبروں کے ٹکڑوں اور سرکاری کاغذات تک مختلف ہوتی ہیں۔ اس تغیر کی وجہ سے، MNLI حقیقی دنیا کے متن کا زیادہ نمائندہ نمونہ ہے۔ یہ واضح طور پر بہت سے دوسرے قدرتی زبان کے انفرنس ڈیٹاسیٹس سے بہتر ہے۔
ڈیٹا سیٹ میں 400,000 سے زیادہ کیسز کے ساتھ، MNLI تربیتی ماڈلز کے لیے مثالوں کی ایک قابل ذکر تعداد فراہم کرتا ہے۔ اس میں ماڈلز کو سیکھنے میں مدد دینے کے لیے ہر نمونے کے لیے تبصرے بھی شامل ہیں۔
فائنل خیالات
آخر میں، ہگنگ فیس ڈیٹاسیٹس NLP محققین اور ڈویلپرز کے لیے ایک انمول وسیلہ ہیں۔ ہگنگ فیس ڈیٹاسیٹس کے متنوع گروپ کو استعمال کرتے ہوئے NLP کی ترقی کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے۔
ہمارے خیال میں Hugging Face کا سب سے بڑا ڈیٹاسیٹ OpenWebText Corpus ہے۔
اس اعلیٰ معیار کے ڈیٹاسیٹ میں 570GB سے زیادہ ٹیکسٹ ڈیٹا شامل ہے۔ یہ NLP ماڈلز کی تربیت اور جانچ کے لیے ایک انمول وسیلہ ہے۔ آپ اپنے اگلے پروجیکٹس میں OpenWebText اور دیگر کو استعمال کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں۔
جواب دیجئے