Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang chứng kiến một làn sóng cải tiến mới. Và, bộ dữ liệu Hugging Face đang đi đầu trong xu hướng này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét tầm quan trọng của bộ dữ liệu Hugging Face.
Ngoài ra, chúng ta sẽ xem cách chúng có thể được sử dụng để đào tạo và đánh giá các mô hình NLP.
Hugging Face là một công ty cung cấp cho các nhà phát triển nhiều bộ dữ liệu khác nhau.
Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia NLP có kinh nghiệm, dữ liệu được cung cấp trên Mặt Ôm sẽ hữu ích cho bạn. Hãy tham gia cùng chúng tôi khi chúng tôi khám phá lĩnh vực NLP và tìm hiểu về tiềm năng của bộ dữ liệu Hugging Face.
Thứ nhất, NLP là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo. Nó nghiên cứu cách máy tính tương tác với ngôn ngữ (tự nhiên) của con người. NLP đòi hỏi phải tạo ra các mô hình có khả năng hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người. Do đó, các thuật toán có thể thực hiện các nhiệm vụ như dịch ngôn ngữ, Phân tích tâm lý, và sản xuất văn bản.
NLP được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm dịch vụ khách hàng, tiếp thị và chăm sóc sức khỏe. Mục tiêu của NLP là cho phép máy tính diễn giải và hiểu ngôn ngữ của con người khi nó được viết hoặc nói theo cách gần giống với con người.
Tổng quan về Ôm mặt
Ôm mặt là một doanh nghiệp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và công nghệ máy học. Họ cung cấp nhiều loại tài nguyên để hỗ trợ các nhà phát triển tiếp tục phát triển lĩnh vực NLP. Sản phẩm đáng chú ý nhất của họ là thư viện Transformers.
Nó được thiết kế cho các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra, nó cung cấp các mô hình được đào tạo trước cho nhiều nhiệm vụ NLP như dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi.
Hugging Face, ngoài thư viện Transformers, còn cung cấp một nền tảng để chia sẻ bộ dữ liệu máy học. Điều này làm cho nó có thể nhanh chóng truy cập chất lượng cao tập dữ liệu cho đào tạo mô hình của họ.
Nhiệm vụ của Hugging Face là làm cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các nhà phát triển.
Bộ dữ liệu mặt ôm phổ biến nhất
Tập hợp hộp thoại phim Cornell
Đây là tập dữ liệu nổi tiếng từ Hugging Face. Cornell Movie-Dialogs Corpus bao gồm các đoạn hội thoại lấy từ kịch bản phim. Các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được đào tạo bằng cách sử dụng lượng dữ liệu văn bản phong phú này.
Hơn 220,579 cuộc đối thoại giữa 10,292 cặp nhân vật trong phim được đưa vào bộ sưu tập.
Bạn có thể sử dụng tập dữ liệu này cho nhiều nhiệm vụ NLP. Ví dụ, bạn có thể phát triển các dự án sáng tạo ngôn ngữ và trả lời câu hỏi. Ngoài ra, bạn có thể tạo hệ thống đối thoại. bởi vì các cuộc nói chuyện bao gồm một loạt các chủ đề như vậy. Bộ dữ liệu cũng đã được sử dụng rộng rãi trong các dự án nghiên cứu.
Do đó, đây là một công cụ rất hữu ích cho các nhà nghiên cứu và phát triển NLP.
Tập văn bản OpenWebText
OpenWebText Corpus là tập hợp các trang trực tuyến mà bạn có thể tìm thấy trên nền tảng Hugging Face. Bộ dữ liệu này bao gồm nhiều loại trang trực tuyến, chẳng hạn như bài báo, blog và diễn đàn. Bên cạnh đó, tất cả đều được chọn vì chất lượng cao.
Bộ dữ liệu đặc biệt có giá trị để đào tạo và đánh giá các mô hình NLP. Do đó, bạn có thể sử dụng bộ dữ liệu này cho các tác vụ như dịch thuật và tóm tắt. Ngoài ra, bạn có thể thực hiện phân tích cảm tính bằng cách sử dụng bộ dữ liệu này, đây là một tài sản lớn cho nhiều ứng dụng.
Nhóm Hugging Face đã tuyển chọn OpenWebText Corpus để cung cấp mẫu chất lượng cao cho đào tạo. Nó là một tập dữ liệu lớn với hơn 570GB dữ liệu văn bản.
Chứng nhận
BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers) là một mô hình NLP. Nó đã được đào tạo trước và có thể truy cập được trên nền tảng Hugging Face. BERT được tạo bởi nhóm Google AI Language. Ngoài ra, nó được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản rộng lớn để nắm bắt ngữ cảnh của các từ trong một cụm từ.
Vì BERT là một mô hình dựa trên máy biến áp nên nó có thể xử lý toàn bộ chuỗi đầu vào cùng một lúc thay vì từng từ một. Một mô hình dựa trên máy biến áp sử dụng cơ chế chú ý để giải thích đầu vào tuần tự.
Tính năng này cho phép BERT nắm bắt ngữ cảnh của các từ trong một cụm từ.
Bạn có thể sử dụng BERT để phân loại văn bản, hiểu ngôn ngữ, thực thể được đặt tên nhận dạng và độ phân giải tham chiếu, trong số các ứng dụng NLP khác. Ngoài ra, nó còn có lợi trong việc tạo văn bản và hiểu cách đọc của máy.
tiểu đội
SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) là cơ sở dữ liệu gồm các câu hỏi và câu trả lời. Bạn có thể sử dụng nó để huấn luyện các mô hình đọc hiểu của máy. Bộ dữ liệu bao gồm hơn 100,000 câu hỏi và câu trả lời về nhiều chủ đề khác nhau. SQuAD khác với các bộ dữ liệu trước đó.
Nó tập trung vào các truy vấn yêu cầu kiến thức về ngữ cảnh của văn bản hơn là chỉ đối sánh từ khóa.
Do đó, đây là một nguồn tài nguyên tuyệt vời để tạo và thử nghiệm các mô hình để trả lời câu hỏi và các tác vụ hiểu máy khác. Con người cũng viết các câu hỏi trong SQuAD. Điều này cung cấp một mức độ cao về chất lượng và tính nhất quán.
Nhìn chung, SQuAD là một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà nghiên cứu và phát triển NLP.
MNLI
MNLI, hoặc Suy luận ngôn ngữ tự nhiên đa thể loại, là một bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo và kiểm tra mô hình học máy cho suy luận ngôn ngữ tự nhiên. Mục đích của MNLI là để xác định xem một tuyên bố đã cho là đúng, sai hay trung lập dưới ánh sáng của một tuyên bố khác.
MNLI khác với các bộ dữ liệu trước đây ở chỗ nó bao gồm nhiều loại văn bản thuộc nhiều thể loại. Những thể loại này thay đổi từ tiểu thuyết đến các mẩu tin tức và các bài báo của chính phủ. Do sự thay đổi này, MNLI là một mẫu văn bản trong thế giới thực tiêu biểu hơn. Nó rõ ràng là tốt hơn nhiều bộ dữ liệu suy luận ngôn ngữ tự nhiên khác.
Với hơn 400,000 trường hợp trong bộ dữ liệu, MNLI cung cấp một số lượng đáng kể các ví dụ cho các mô hình đào tạo. Nó cũng chứa các nhận xét cho từng mẫu để hỗ trợ các mẫu trong quá trình học tập của họ.
Kết luận:
Cuối cùng, bộ dữ liệu Hugging Face là một nguồn tài nguyên vô giá cho các nhà nghiên cứu và phát triển NLP. Hugging Face cung cấp một khuôn khổ để phát triển NLP bằng cách sử dụng một nhóm bộ dữ liệu đa dạng.
Chúng tôi nghĩ tập dữ liệu lớn nhất của Ôm mặt là OpenWebText Corpus.
Tập dữ liệu chất lượng cao này chứa hơn 570GB dữ liệu văn bản. Nó là một nguồn tài nguyên vô giá để đào tạo và đánh giá các mô hình NLP. Bạn có thể thử sử dụng OpenWebText và những thứ khác trong các dự án tiếp theo của mình.
Bình luận