ชุดข้อมูล NLP ชั้นนำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ

ชุดข้อมูล NLP เป็นแกนหลักของโครงการประมวลผลภาษาธรรมชาติมากมาย โดยมอบความยืดหยุ่นสำหรับงานที่หลากหลาย เช่น การจำแนกประเภทข้อความ การวิเคราะห์ความรู้สึก และการตอบคำถาม ยกตัวอย่างเช่น Blog Authorship Corpus ประกอบด้วยโพสต์บล็อกมากกว่า 681,000 โพสต์จากบล็อกเกอร์เกือบ 20,000 คน ทำให้เป็นแหล่งข้อมูลอันทรงคุณค่าสำหรับการศึกษารูปแบบการเขียน การระบุตัวตนของผู้เขียน และอื่นๆ อีกมากมาย

สำหรับผู้ที่สนใจงานวิจัยเชิงวิชาการ ชุดข้อมูลงานวิจัยของ arXiv เปิดโอกาสให้เข้าถึงชุดบทความวิทยาศาสตร์จำนวนมากจากหลากหลายสาขาวิชา ซึ่งรองรับงาน NLP ขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์การอ้างอิงและการจำแนกประเภทเอกสาร ชุดข้อมูลศูนย์จัดซื้อจัดจ้างของรัฐบาลกลาง (Federal Procurement Data Center) เป็นอีกหนึ่งแหล่งข้อมูลที่มีประโยชน์ ซึ่งให้ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับสัญญาของรัฐบาลกลาง เหมาะสำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลภาครัฐและการรับรองหน่วยงาน

ชุดข้อมูล NLP เหล่านี้ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการฝึกและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบในงาน NLP ต่างๆ ไม่ว่าคุณจะทำงานกับโพสต์บล็อก บทความวิจัย หรือข้อมูลภาครัฐ ชุดข้อมูลเหล่านี้จะเป็นรากฐานสำหรับแอปพลิเคชัน NLP ที่มีประสิทธิภาพและหลากหลาย

NLP คืออะไร

NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษาของมนุษย์ เหมือนกับการสอนคอมพิวเตอร์ให้อ่าน เข้าใจ และตอบสนองต่อข้อความและคำพูดในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์ทำ

NLP สามารถทำอะไรได้บ้าง?

• เปลี่ยนข้อความที่ยุ่งเหยิงให้กลายเป็นข้อมูลที่เป็นระเบียบ
• เข้าใจว่าความคิดเห็นเป็นเชิงบวกหรือเชิงลบ
• แปลระหว่างภาษา
• สร้างบทสรุปของข้อความยาวๆ
• และอื่น ๆ อีกมากมาย!
• เริ่มต้นใช้งาน NLP:

ในการสร้างระบบ NLP ที่ดี คุณจำเป็นต้องมีตัวอย่างจำนวนมากเพื่อฝึกฝนระบบเหล่านั้น เหมือนกับที่มนุษย์เรียนรู้ได้ดีขึ้นเมื่อฝึกฝนมากขึ้น ข่าวดีก็คือ มีแหล่งข้อมูลฟรีมากมายที่คุณสามารถค้นหาตัวอย่างเหล่านี้ได้ เช่นHugging Face , KaggleและGitHubคุณสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลจากแพลตฟอร์มเหล่านี้ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งจะช่วยเร่งการพัฒนาโครงการ NLP

ขนาดและการเติบโตของตลาด NLP:

ณ ปี 2023 ตลาดการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) มีมูลค่าประมาณ 26 พันล้านดอลลาร์ คาดว่าจะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีแบบทบต้น (CAGR) ประมาณ 30% ตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2030 การเติบโตนี้ขับเคลื่อนโดยความต้องการแอปพลิเคชัน NLP ที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และบริการลูกค้า

วิธีการเลือกชุดข้อมูล NLP ที่ดี ควรพิจารณาปัจจัยต่อไปนี้:

• ติดต่อโฆษณา:ตรวจสอบให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลสอดคล้องกับงานหรือโดเมนเฉพาะของคุณ
• ขนาด:โดยทั่วไปแล้วชุดข้อมูลขนาดใหญ่จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลอง แต่จะต้องรักษาสมดุลระหว่างขนาดและคุณภาพด้วย
• ความหลากหลาย:ค้นหาชุดข้อมูลที่มีรูปแบบภาษาและบริบทที่หลากหลายเพื่อเพิ่มความทนทานของแบบจำลอง
• คุณภาพ:ตรวจสอบข้อมูลที่มีป้ายกำกับอย่างดีและถูกต้องเพื่อหลีกเลี่ยงการเกิดข้อผิดพลาด
• การเข้าถึง:ให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลพร้อมใช้งานและพิจารณาข้อจำกัดการออกใบอนุญาตต่างๆ
• กระบวนการเตรียมการผลิต:กำหนดว่าชุดข้อมูลจำเป็นต้องมีการทำความสะอาดหรือการประมวลผลล่วงหน้าอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่
• การสนับสนุนชุมชน:ชุดข้อมูลยอดนิยมมักจะมีทรัพยากรและการสนับสนุนจากชุมชนมากกว่า ซึ่งอาจเป็นประโยชน์ได้

การประเมินปัจจัยเหล่านี้จะช่วยให้คุณเลือกชุดข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดกับความต้องการของโครงการของคุณ การเลือกชุดข้อมูลที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในโครงการ NLP เนื่องจากชุดข้อมูลเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของโมเดลและประสิทธิภาพในการฝึกอบรม

33 ชุดข้อมูลเปิดที่ต้องดูสำหรับ NLP

ทั่วไป

• สแปมเบสของ UCI (ลิงค์)

  Spambase สร้างขึ้นที่ Hewlett-Packard Labs มีกลุ่มอีเมลสแปมโดยผู้ใช้ โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาตัวกรองสแปมส่วนบุคคล มีการสังเกตจากข้อความอีเมลมากกว่า 4600 รายการ ซึ่งเกือบ 1820 รายการเป็นสแปม

• ชุดข้อมูล Enron (ลิงค์)

  ชุดข้อมูลของ Enron ประกอบด้วยอีเมล "จริง" ที่ไม่ระบุตัวตนจำนวนมาก ซึ่งเปิดให้สาธารณชนเข้าถึงได้เพื่อฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ชุดข้อมูลนี้มีอีเมลมากกว่าครึ่งล้านฉบับจากผู้ใช้กว่า 150 ราย ซึ่งส่วนใหญ่เป็นผู้บริหารระดับสูงของ Enron ชุดข้อมูลนี้พร้อมใช้งานทั้งในรูปแบบที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เพื่อปรับปรุงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้สวยงามยิ่งขึ้น คุณจำเป็นต้องประยุกต์ใช้เทคนิคการประมวลผลข้อมูล

• ชุดข้อมูลระบบผู้แนะนำ (ลิงค์)

  ชุดข้อมูลระบบผู้แนะนำคือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีคุณลักษณะต่างๆ เช่น

  • รีวิวสินค้า
  • การจัดระดับดาว
  • ติดตามการออกกำลังกาย
  • ข้อมูลเพลง
  • เครือข่ายทางสังคม
  • timestamps
  • การโต้ตอบกับผู้ใช้/รายการ
  • ข้อมูล GPS

• เพนน์ ทรีแบงค์ (ลิงค์)

  คลังข้อมูลนี้จาก Wall Street Journal ได้รับความนิยมในการทดสอบโมเดลการติดฉลากตามลำดับ

• เอ็นแอลทีเค (ลิงค์)

  ไลบรารี Python นี้ให้สิทธิ์เข้าถึงคลังข้อมูลและทรัพยากรคำศัพท์มากกว่า 100 รายการสำหรับ NLP นอกจากนี้ยังมีหนังสือ NLTK ซึ่งเป็นหลักสูตรฝึกอบรมการใช้งานไลบรารีนี้ NLTK ยังสามารถเข้าถึง WordNet ซึ่งเป็นฐานข้อมูลคำศัพท์ภาษาอังกฤษขนาดใหญ่ที่รวบรวมคำต่างๆ เช่น คำนาม คำกริยา คำคุณศัพท์ และคำวิเศษณ์ ไว้ในกลุ่มคำพ้องความหมายตามความหมายร่วมกัน นอกจากนี้ NLTK ยังมีรายการคลังข้อมูลและทรัพยากรคำศัพท์พร้อมคำอธิบายประกอบสำหรับการวิจัย NLP อีกด้วย

• การพึ่งพาสากล (ลิงค์)

  UD มอบวิธีการอธิบายไวยากรณ์ที่สอดคล้องกันด้วยทรัพยากรในกว่า 100 ภาษา ธนาคารต้นไม้ 200 แห่ง และการสนับสนุนจากสมาชิกชุมชนมากกว่า 300 คน

ชุดข้อมูลการวิเคราะห์ความรู้สึก

• พจนานุกรมสำหรับภาพยนตร์และการเงิน (ลิงค์)

  
  ชุดข้อมูล Dictionaries for Movies and Finance มีพจนานุกรมเฉพาะโดเมนสำหรับขั้วบวกหรือลบในการเติม Finance และบทวิจารณ์ภาพยนตร์ พจนานุกรมเหล่านี้มาจากการกรอก IMDb และแบบฟอร์ม 8 ของสหรัฐอเมริกา

• ค่าความเชื่อมั่น 140 (ลิงค์)

  Sentiment 140 มีทวีตมากกว่า 160,000 รายการพร้อมอีโมติคอนต่างๆ ที่จัดอยู่ใน 6 ฟิลด์ที่แตกต่างกัน: วันที่ทวีต ขั้ว ข้อความ ชื่อผู้ใช้ ID และข้อความค้นหา ชุดข้อมูลนี้ช่วยให้คุณค้นพบความรู้สึกของแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือแม้แต่หัวข้อตามกิจกรรมของ Twitter เนื่องจากชุดข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ซึ่งแตกต่างจากทวีตอื่น ๆ ที่มีคำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ จึงจัดประเภททวีตที่มีอารมณ์เชิงบวกและอารมณ์เชิงลบว่าไม่เอื้ออำนวย

• ชุดข้อมูลความเชื่อมั่นแบบหลายโดเมน (ลิงค์)

  ชุดข้อมูลความเชื่อมั่นแบบหลายโดเมนนี้เป็นที่เก็บบทวิจารณ์ Amazon สำหรับผลิตภัณฑ์ต่างๆ หมวดหมู่สินค้าบางประเภท เช่น หนังสือ มีบทวิจารณ์เป็นพันรายการ ในขณะที่ประเภทอื่นๆ มีบทวิจารณ์เพียงไม่กี่ร้อยรายการ นอกจากนี้ บทวิจารณ์ที่มีการจัดระดับดาวสามารถแปลงเป็นป้ายกำกับไบนารีได้

• ธนาคารต้นไม้ความเชื่อมั่นสแตนฟอร์ด (ลิงค์)

  ชุดข้อมูล NLP นี้จาก Rotten Tomatoes มีวลีที่ยาวขึ้นและตัวอย่างข้อความที่มีรายละเอียดมากขึ้น

• คลังข้อมูลผู้เขียนบล็อก (ลิงค์)

  คอลเลกชันนี้มีโพสต์บล็อกที่มีเกือบ 1.4 ล้านคำ แต่ละบล็อกเป็นชุดข้อมูลแยกกัน

• ชุดข้อมูล OpinRank (ลิงค์)

  300,000 รีวิวจาก Edmunds และ TripAdvisor จัดเรียงตามรุ่นรถยนต์ สถานที่ท่องเที่ยว และโรงแรม