十大Hugging Face数据集列表 1.IMDB数据集 IMDB 数据集是一个大型电影评论数据集,为用户提供了超过5万条的电影评论,而这些评论根据语言色彩被标记为“正面”或“负面”,即预测电影评论是正面情绪(“这是一部很棒的电影”)还是负面情绪(“这部电影是浪费时间”),因此是一个用于二元情感分类的数据集。 其中数据被分...
十大Hugging Face 数据集列表 1.IMDB数据集 IMDB数据集是一个大型电影评论数据集,为用户提供了超过5万条的电影评论,而这些评论根据语言色彩被标记为“正面”或“负面”,即预测电影评论是正面情绪(“这是一部很棒的电影”)还是负面情绪(“这部电影是浪费时间”),因此是一个用于二元情感分类的数据集。 其中数据被分...
本文深入介绍了Hugging Face生态系统及其在推动开源机器学习中的作用,强调了协作和开源工具在加速机器学习研究和应用中的重要性。 观点与结论 开源协作可以显著减少重复工作,加速技术进步。 Hugging Face平台通过提供丰富的模型和数据集,降低了机器学习的门槛。 参数高效微调技术(PEFT)等工具使得在有限资源下也能进行有效的...
语言元数据是查找相关数据集的重要工具。Hugging Face Hub 允许用户按语言过滤数据集。例如，如果想查找荷兰语数据集，我们可以在 Hub 上用 过滤器 过滤出仅包含荷兰语的数据集。目前，此过滤器返回 184 个数据集。但是，Hub 上其实还有别的一些数据集中包含荷兰语，但其未在元数据中指明语言，因此就很难被过滤器...
接下来,我们可以使用HuggingFace dataset提供的数据集,例如IMDB电影评论情感分析数据集。这个数据集包含超过5万个电影评论,每个评论都有一个情感标签(正面或负面),可用于训练情感分析模型。使用以下代码可下载IMDB数据集: ``` from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('imdb') ``` 数据集下载后,我...
dataset = load_dataset('imdb', cache_dir="./imdb") 总的来说,使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 2、自定义或本地加载数据集 要加载自定义数据集,可以使用datasets库中的DatasetDict和Dataset类。以下是一个简单的例子,展示如何加载一个自定义数据集: ...
IMDB 数据集的 YAML 元数据部分 迄今为止,Hub 上数据集上最常见的语言是英语,有大约 19% 的数据集将其语言标注为(这还没把的其他变体统计在内,因此实际百分比可能会比 19% 要高得多)。这个现象符合我们的预期。 Hugging Face Hub 上的数据集的频率及占比 ...
四、环境配置与数据准备 在Google Colab上，我们可以轻松地添加Hugging Face令牌，并导入如transformers、datasets等必要的库。接下来，我们需要从Hugging Face数据集中下载一个适合文本分类的数据集。这里，我们选择了imdb数据集作为示例，它包含了大量的电影评论和对应的标签（正面或负面）。数据准备是模型训练的关键一步...
首先我们需要一个可以看懂评论且给评论打分的模型，这个例子选用的是利用数据集 IMDb 微调 DistilBERT，微调后的模型可以预测一个电影的评论是正面的还是负面的且给出评分（五分满分）。当然大家可以根据各自的需求找到不同的数据集来 Finetune 模型，也可以使用不同的基础模型，Hugging Face 上提供了很多可选项。本...
Hub 上数据集的语言元数据 目前Hugging Face Hub 上约有 5 万个公开数据集。用户可以通过数据集卡顶部的YAML字段设定其语言元信息。 我们目前支持 1716 种语言标签,所有的公开数据集都可以在其语言元信息中指定其一。请注意,有些语言会有多个不同的语言标签,如en、eng、english、English都是英语。