自然语言处理 (NLP) 正在见证新一波的改进。 而且,Hugging Face 数据集处于这一趋势的最前沿。 在本文中,我们将了解拥抱面数据集的重要性。
此外,我们还将了解如何使用它们来训练和评估 NLP 模型。
Hugging Face 是一家为开发人员提供各种数据集的公司。
无论您是初学者还是经验丰富的 NLP 专家,Hugging Face 上提供的数据都会对您有用。 加入我们,探索 NLP 领域并了解 Hugging Face 数据集的潜力。
首先,什么是NLP?
自然语言处理(NLP)是 人工智能. 它研究计算机如何与人类(自然)语言交互。 NLP 需要创建能够理解和解释人类语言的模型。 因此,算法可以承担语言翻译等任务, 情绪分析, 和文字制作。
NLP 用于各种领域,包括客户服务、营销和医疗保健。 NLP 的目标是让计算机以接近人类的方式解释和理解人类的书面或口头语言。
概述 拥抱脸
拥抱脸 是一家自然语言处理 (NLP) 和机器学习技术公司。 他们提供广泛的资源来帮助开发人员进一步发展 NLP 领域。 他们最值得一提的产品是 Transformers 库。
它专为自然语言处理应用程序而设计。 此外,它还为各种 NLP 任务(例如语言翻译和问答)提供预训练模型。
除了 Transformers 库之外,Hugging Face 还提供了一个共享机器学习数据集的平台。 这使得快速访问高质量成为可能 训练数据集 他们的模型。
Hugging Face 的使命是让开发人员更容易使用自然语言处理 (NLP)。
最受欢迎的拥抱脸数据集
康奈尔电影对话语料库
这是来自 Hugging Face 的著名数据集。 Cornell Movie-Dialogs Corpus 包含取自电影剧本的对话。 可以使用这种大量的文本数据来训练自然语言处理 (NLP) 模型。
该集合中包含 220,579 个电影角色对之间的 10,292 多次对话。
您可以将此数据集用于各种 NLP 任务。 例如,您可以开发语言创建和问答项目。 此外,您还可以创建对话系统。 因为会谈涵盖了如此广泛的主题。 该数据集也被广泛用于研究项目。
因此,对于 NLP 研究人员和开发人员来说,这是一个非常有用的工具。
OpenWebText 语料库
OpenWebText 语料库是您可以在 Hugging Face 平台上找到的在线页面的集合。 该数据集包括范围广泛的在线页面,例如文章、博客和论坛。 此外,这些都是因为它们的高质量而被选中的。
该数据集对于训练和评估 NLP 模型特别有价值。 因此,您可以将此数据集用于翻译和摘要等任务。 此外,您可以使用此数据集执行情绪分析,这对许多应用程序来说都是一笔巨大的财富。
Hugging Face 团队策划了 OpenWebText 语料库,以提供高质量的训练样本。 它是一个拥有超过 570GB 文本数据的大型数据集。
BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种 NLP 模型。 它已经过预训练,可以在 Hugging Face 平台上访问。 BERT 由 Google AI 语言团队创建。 此外,它还接受了大量文本数据集的训练,以掌握短语中单词的上下文。
因为 BERT 是一种基于 transformer 的模型,它可以一次处理完整的输入序列,而不是一次处理一个单词。 基于变压器的模型使用 注意机制 解释顺序输入。
此功能使 BERT 能够掌握短语中单词的上下文。
您可以使用 BERT 进行文本分类、语言理解、 命名实体 识别和共指消解,以及其他 NLP 应用程序。 此外,它有利于生成文本和理解机器阅读。
队
SQuAD(斯坦福问答数据集)是一个问题和答案数据库。 您可以使用它来训练机器阅读理解模型。 该数据集包含超过 100,000 个关于各种主题的问题和回答。 SQuAD 不同于以前的数据集。
它侧重于需要了解文本上下文的查询,而不仅仅是匹配关键字。
因此,它是创建和测试用于问答和其他机器理解任务的模型的绝佳资源。 人类也在 SQuAD 中编写问题。 这提供了高度的质量和一致性。
总体而言,SQuAD 是 NLP 研究人员和开发人员的宝贵资源。
MNLI
MNLI,即多流派自然语言推理,是一个用于训练和测试的数据集 机器学习模型 用于自然语言推理。 MNLI 的目的是根据另一个陈述来确定给定陈述是真、假还是中性。
MNLI 不同于以前的数据集,因为它涵盖了多种类型的广泛文本。 这些类型各不相同,从小说到新闻报道,再到政府文件。 由于这种可变性,MNLI 是真实世界文本中更具代表性的样本。 它显然优于许多其他自然语言推理数据集。
数据集中有超过 400,000 个案例,MNLI 为训练模型提供了大量示例。 它还包含对每个样本的评论,以帮助模型学习。
最后的思考
最后,Hugging Face 数据集是 NLP 研究人员和开发人员的宝贵资源。 Hugging Face 通过利用不同的数据集组为 NLP 开发提供了一个框架。
我们认为 Hugging Face 最大的数据集是 OpenWebText 语料库。
这个高质量的数据集包含超过 570GB 的文本数据。 它是训练和评估 NLP 模型的宝贵资源。 您可以在下一个项目中尝试使用 OpenWebText 和其他工具。
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