自然語言處理 (NLP) 正在見證新一波的改進。 而且,Hugging Face 數據集處於這一趨勢的最前沿。 在本文中,我們將了解擁抱面數據集的重要性。
此外,我們還將了解如何使用它們來訓練和評估 NLP 模型。
Hugging Face 是一家為開發人員提供各種數據集的公司。
無論您是初學者還是經驗豐富的 NLP 專家,Hugging Face 上提供的數據都會對您有用。 加入我們,探索 NLP 領域並了解 Hugging Face 數據集的潛力。
首先,什麼是NLP?
自然語言處理(NLP)是 人工智能. 它研究計算機如何與人類(自然)語言交互。 NLP 需要創建能夠理解和解釋人類語言的模型。 因此,算法可以承擔語言翻譯等任務, 情感分析, 和文字製作。
NLP 用於各種領域,包括客戶服務、營銷和醫療保健。 NLP 的目標是讓計算機以接近人類的方式解釋和理解人類的書面或口頭語言。
ACEWAY 的 擁抱臉
擁抱臉 是一家自然語言處理 (NLP) 和機器學習技術公司。 他們提供廣泛的資源來幫助開發人員進一步發展 NLP 領域。 他們最值得一提的產品是 Transformers 庫。
它專為自然語言處理應用程序而設計。 此外,它還為各種 NLP 任務(例如語言翻譯和問答)提供預訓練模型。
除了 Transformers 庫之外,Hugging Face 還提供了一個共享機器學習數據集的平台。 這使得快速訪問高質量成為可能 訓練數據集 他們的模型。
Hugging Face 的使命是讓開發人員更容易使用自然語言處理 (NLP)。
最受歡迎的擁抱臉數據集
康奈爾電影對話語料庫
這是來自 Hugging Face 的著名數據集。 Cornell Movie-Dialogs Corpus 包含取自電影劇本的對話。 可以使用這種大量的文本數據來訓練自然語言處理 (NLP) 模型。
該集合中包含 220,579 個電影角色對之間的 10,292 多次對話。
您可以將此數據集用於各種 NLP 任務。 例如,您可以開發語言創建和問答項目。 此外,您還可以創建對話系統。 因為會談涵蓋瞭如此廣泛的主題。 該數據集也被廣泛用於研究項目。
因此,對於 NLP 研究人員和開發人員來說,這是一個非常有用的工具。
OpenWebText 語料庫
OpenWebText 語料庫是您可以在 Hugging Face 平台上找到的在線頁面的集合。 該數據集包括範圍廣泛的在線頁面,例如文章、博客和論壇。 此外,這些都是因為它們的高質量而被選中的。
該數據集對於訓練和評估 NLP 模型特別有價值。 因此,您可以將此數據集用於翻譯和摘要等任務。 此外,您可以使用此數據集執行情緒分析,這對許多應用程序來說都是一筆巨大的財富。
Hugging Face 團隊策劃了 OpenWebText 語料庫,以提供高質量的訓練樣本。 它是一個擁有超過 570GB 文本數據的大型數據集。
BERT
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一種 NLP 模型。 它已經過預訓練,可以在 Hugging Face 平台上訪問。 BERT 由 Google AI 語言團隊創建。 此外,它還接受了大量文本數據集的訓練,以掌握短語中單詞的上下文。
因為 BERT 是一種基於 transformer 的模型,它可以一次處理完整的輸入序列,而不是一次處理一個單詞。 基於變壓器的模型使用 注意機制 解釋順序輸入。
此功能使 BERT 能夠掌握短語中單詞的上下文。
您可以使用 BERT 進行文本分類、語言理解、 命名實體 識別和共指消解,以及其他 NLP 應用程序。 此外,它有利於生成文本和理解機器閱讀。
隊
SQuAD(斯坦福問答數據集)是一個問題和答案數據庫。 您可以使用它來訓練機器閱讀理解模型。 該數據集包含超過 100,000 個關於各種主題的問題和回答。 SQuAD 不同於以前的數據集。
它側重於需要了解文本上下文的查詢,而不僅僅是匹配關鍵字。
因此,它是創建和測試用於問答和其他機器理解任務的模型的絕佳資源。 人類也在 SQuAD 中編寫問題。 這提供了高度的質量和一致性。
總體而言,SQuAD 是 NLP 研究人員和開發人員的寶貴資源。
MNLI
MNLI,即多流派自然語言推理,是一個用於訓練和測試的數據集 機器學習模型 用於自然語言推理。 MNLI 的目的是根據另一個陳述來確定給定陳述是真、假還是中性。
MNLI 不同於以前的數據集,因為它涵蓋了多種類型的廣泛文本。 這些類型各不相同,從小說到新聞報導,再到政府文件。 由於這種可變性,MNLI 是真實世界文本中更具代表性的樣本。 它顯然優於許多其他自然語言推理數據集。
數據集中有超過 400,000 個案例,MNLI 為訓練模型提供了大量示例。 它還包含對每個樣本的評論,以幫助模型學習。
最後的思考
最後,Hugging Face 數據集是 NLP 研究人員和開發人員的寶貴資源。 Hugging Face 通過利用不同的數據集組為 NLP 開發提供了一個框架。
我們認為 Hugging Face 最大的數據集是 OpenWebText 語料庫。
這個高質量的數據集包含超過 570GB 的文本數據。 它是訓練和評估 NLP 模型的寶貴資源。 您可以在下一個項目中嘗試使用 OpenWebText 和其他工具。
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