Natural Language Processing (NLP) yangi yaxshilanishlar to'lqiniga guvoh bo'lmoqda. Hugging Face ma'lumotlar to'plami ushbu tendentsiyaning boshida turadi. Ushbu maqolada biz Hugging Face ma'lumotlar to'plamining ahamiyatini ko'rib chiqamiz.
Shuningdek, biz ulardan NLP modellarini o'rgatish va baholash uchun qanday foydalanish mumkinligini ko'rib chiqamiz.
Hugging Face - bu ishlab chiquvchilarga turli xil ma'lumotlar to'plamini taqdim etadigan kompaniya.
Siz yangi boshlovchi yoki tajribali NLP mutaxassisi bo'lasizmi, Hugging Face-da keltirilgan ma'lumotlar siz uchun foydali bo'ladi. NLP sohasini o'rganayotganimizda va Hugging Face ma'lumotlar to'plamining potentsialini o'rganayotganimizda bizga qo'shiling.
Birinchidan, NLP nima?
Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) ning bir bo'limidir sun'iy intellekt. U kompyuterlarning inson (tabiiy) tillari bilan oʻzaro taʼsirini oʻrganadi. NLP inson tilini tushunish va talqin qilishga qodir modellarni yaratishni o'z ichiga oladi. Shunday qilib, algoritmlar tilni tarjima qilish kabi vazifalarni bajarishi mumkin. hissiyotlarni tahlil qilish, va matn ishlab chiqarish.
NLP mijozlarga xizmat ko'rsatish, marketing va sog'liqni saqlash kabi turli sohalarda qo'llaniladi. NLP ning maqsadi kompyuterlarga inson tilini odamlar tiliga yaqin tarzda yozilgan yoki aytilgandek talqin qilish va tushunish imkonini berishdir.
Umumiy ma'lumot Yuzni quchoqlash
Yuzni quchoqlash tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) va mashinani o'rganish texnologiyasi biznesidir. Ular ishlab chiquvchilarga NLP sohasini rivojlantirishda yordam berish uchun keng ko'lamli resurslarni taqdim etadi. Ularning eng diqqatga sazovor mahsuloti Transformers kutubxonasi.
U tabiiy tillarni qayta ishlash dasturlari uchun mo'ljallangan. Shuningdek, u tilni tarjima qilish va savollarga javob berish kabi turli xil NLP vazifalari uchun oldindan tayyorlangan modellarni taqdim etadi.
Hugging Face, Transformers kutubxonasidan tashqari, mashinani o'rganish ma'lumotlar to'plamini almashish uchun platformani taklif qiladi. Bu yuqori sifatga tezda kirish imkonini beradi ta'lim uchun ma'lumotlar to'plami ularning modellari.
Hugging Face missiyasi ishlab chiquvchilar uchun tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) ni yanada qulayroq qilishdir.
Eng mashhur quchoqlangan yuz ma'lumotlar to'plami
Cornell Movie-Dialogs Corpus
Bu Hugging Face-ning taniqli ma'lumotlar to'plami. Cornell Movie-Dialogs Corpus film ssenariylaridan olingan dialoglarni o'z ichiga oladi. Tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) modellari ushbu keng ko'lamli matn ma'lumotlaridan foydalangan holda o'qitilishi mumkin.
To'plamga 220,579 10,292 film qahramonlari juftligi o'rtasidagi XNUMX XNUMX dan ortiq dialog uchrashuvlari kiritilgan.
Ushbu ma'lumotlar to'plamidan turli NLP vazifalari uchun foydalanishingiz mumkin. Masalan, siz til yaratish va savol-javob loyihalarini ishlab chiqishingiz mumkin. Shuningdek, siz dialog tizimlarini yaratishingiz mumkin. chunki muzokaralar juda keng mavzularni qamrab oladi. Ma'lumotlar to'plami tadqiqot loyihalarida ham keng qo'llanilgan.
Demak, bu NLP tadqiqotchilari va ishlab chiquvchilari uchun juda foydali vositadir.
OpenWebText Corpus
OpenWebText Corpus - bu Hugging Face platformasida topishingiz mumkin bo'lgan onlayn sahifalar to'plami. Ushbu ma'lumotlar to'plami maqolalar, bloglar va forumlar kabi keng doiradagi onlayn sahifalarni o'z ichiga oladi. Bundan tashqari, bularning barchasi yuqori sifati uchun tanlangan.
Ma'lumotlar to'plami NLP modellarini o'rgatish va baholash uchun ayniqsa qimmatlidir. Shunday qilib, siz ushbu ma'lumotlar to'plamidan tarjima va umumlashtirish kabi vazifalar uchun foydalanishingiz mumkin. Bundan tashqari, ko'plab ilovalar uchun katta boylik bo'lgan ushbu ma'lumotlar to'plamidan foydalanib, hissiyotlarni tahlil qilishingiz mumkin.
Hugging Face jamoasi mashg'ulotlar uchun yuqori sifatli namunani taqdim etish uchun OpenWebText Corpus-ni tuzdi. Bu 570 Gb dan ortiq matnli ma'lumotlarga ega bo'lgan katta ma'lumotlar to'plami.
BERT
BERT (Transformatorlardan ikki tomonlama kodlovchi tasvirlari) NLP modelidir. U oldindan o'rgatilgan va Hugging Face platformasida foydalanish mumkin. BERT Google AI Language jamoasi tomonidan yaratilgan. Shuningdek, u iboradagi so'zlarning kontekstini tushunish uchun keng matnli ma'lumotlar to'plamida o'qitiladi.
BERT transformatorga asoslangan model bo'lgani uchun u bir vaqtning o'zida bitta so'z o'rniga to'liq kirish ketma-ketligini bir vaqtning o'zida qayta ishlashi mumkin. Transformatorga asoslangan model ishlatiladi diqqat mexanizmlari ketma-ket kirishni talqin qilish uchun.
Bu xususiyat BERTga iboradagi so'zlarning kontekstini tushunish imkonini beradi.
Siz BERT dan matnni turkumlashtirish, tilni tushunish, nomli shaxs boshqa NLP ilovalari qatorida identifikatsiya va asosiy referent o'lchamlari. Bundan tashqari, bu matn yaratish va mashina o'qishini tushunishda foydalidir.
SQUAD
SQuAD (Stenford Question Answering Dataset) – bu savollar va javoblar maʼlumotlar bazasi. Siz undan mashinada o'qishni tushunish modellarini o'rgatish uchun foydalanishingiz mumkin. Ma'lumotlar to'plami turli mavzularda 100,000 XNUMX dan ortiq savol va javoblarni o'z ichiga oladi. SQuAD oldingi ma'lumotlar to'plamlaridan farq qiladi.
U faqat kalit so'zlarni moslashtirishni emas, balki matn kontekstini bilishni talab qiladigan so'rovlarga qaratilgan.
Natijada, bu savol-javob va boshqa mashinani tushunish vazifalari uchun modellarni yaratish va sinovdan o'tkazish uchun ajoyib manbadir. Odamlar savollarni SQuAD da yozadilar. Bu yuqori darajadagi sifat va izchillikni ta'minlaydi.
Umuman olganda, SQuAD NLP tadqiqotchilari va ishlab chiquvchilari uchun qimmatli manbadir.
MNLI
MNLI yoki Multi-Genre Natural Language Inference - bu o'qitish va sinovdan o'tkazish uchun foydalaniladigan ma'lumotlar to'plami mashinani o'rganish modellari tabiiy til xulosasi uchun. MNLI ning maqsadi boshqa bayonot asosida berilgan bayonotning to'g'ri, noto'g'ri yoki neytral ekanligini aniqlashdir.
MNLI oldingi ma'lumotlar to'plamidan farq qiladi, chunki u ko'plab janrlardagi matnlarni keng qamrab oladi. Bu janrlar badiiy adabiyotdan tortib, yangiliklar va hukumat gazetalarigacha farqlanadi. Ushbu o'zgaruvchanlik tufayli MNLI haqiqiy dunyo matnining ko'proq vakillik namunasidir. Bu boshqa ko'plab tabiiy til ma'lumotlar to'plamidan yaxshiroq.
Ma'lumotlar to'plamida 400,000 XNUMX dan ortiq holatlar bilan MNLI o'qitish modellari uchun juda ko'p misollarni taqdim etadi. Shuningdek, u modellarni o'rganishda yordam berish uchun har bir namuna uchun sharhlarni o'z ichiga oladi.
final Fikrlar
Nihoyat, Hugging Face ma'lumotlar to'plami NLP tadqiqotchilari va ishlab chiquvchilari uchun bebaho manbadir. Hugging Face turli xil ma'lumotlar to'plamidan foydalangan holda NLP rivojlanishi uchun asos yaratadi.
Bizning fikrimizcha, Hugging Face-ning eng katta ma'lumotlar to'plami OpenWebText Corpus.
Ushbu yuqori sifatli ma'lumotlar to'plami 570 Gb dan ortiq matnli ma'lumotlarni o'z ichiga oladi. Bu NLP modellarini o'rgatish va baholash uchun bebaho manbadir. Keyingi loyihalaringizda OpenWebText va boshqalardan foydalanishga harakat qilishingiz mumkin.
Leave a Reply