તમારા મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને સુપરચાર્જ કરવા માટે ટોચના NLP ડેટાસેટ

NLP ડેટાસેટ્સ ઘણા કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા પ્રોજેક્ટ્સની કરોડરજ્જુ છે, જે ટેક્સ્ટ વર્ગીકરણ, ભાવના વિશ્લેષણ અને પ્રશ્નના જવાબ જેવા વિશાળ શ્રેણીના કાર્યો માટે સુગમતા પ્રદાન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, બ્લોગ લેખકત્વ કોર્પસમાં લગભગ 681,000 બ્લોગર્સની 20,000 થી વધુ બ્લોગ પોસ્ટ્સ છે, જે તેને લેખન શૈલીઓ, લેખક ઓળખ અને વધુનો અભ્યાસ કરવા માટે એક સમૃદ્ધ સ્ત્રોત બનાવે છે.

શૈક્ષણિક સંશોધનમાં રસ ધરાવતા લોકો માટે, arXiv સંશોધન પેપર્સ ડેટાસેટ બહુવિધ શાખાઓમાં વૈજ્ઞાનિક પેપર્સના વિશાળ સંગ્રહની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે, જે સંદર્ભ વિશ્લેષણ અને દસ્તાવેજ વર્ગીકરણ જેવા અદ્યતન NLP કાર્યોને સમર્થન આપે છે. ફેડરલ પ્રોક્યોરમેન્ટ ડેટા સેન્ટર ડેટાસેટ એ બીજો મૂલ્યવાન સંસાધન છે, જે ફેડરલ કોન્ટ્રાક્ટ્સ પર વિગતવાર માહિતી પ્રદાન કરે છે - સરકારી ડેટા અને એન્ટિટી માન્યતાને લગતા પ્રોજેક્ટ્સ માટે આદર્શ.

આ nlp ડેટાસેટ્સનો ઉપયોગ મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને તાલીમ આપવા અને મૂલ્યાંકન કરવા માટે વ્યાપકપણે થાય છે, જે સંશોધકો અને વિકાસકર્તાઓને વિવિધ nlp કાર્યોમાં તેમની સિસ્ટમના પ્રદર્શનને સુધારવામાં મદદ કરે છે. ભલે તમે બ્લોગ પોસ્ટ્સ, સંશોધન પત્રો અથવા સરકારી ડેટા સાથે કામ કરી રહ્યા હોવ, આ ડેટાસેટ્સ મજબૂત અને બહુમુખી NLP એપ્લિકેશનો માટે પાયો પૂરો પાડે છે.

એનએલપી શું છે?

NLP (નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ) કમ્પ્યુટર્સને માનવ ભાષા સમજવામાં મદદ કરે છે. તે કમ્પ્યુટરને માનવીની જેમ ટેક્સ્ટ અને વાણી વાંચવાનું, સમજવાનું અને પ્રતિભાવ આપવાનું શીખવવા જેવું છે.

NLP શું કરી શકે છે?

• અવ્યવસ્થિત ટેક્સ્ટને સંગઠિત ડેટામાં ફેરવો
• ટિપ્પણીઓ સકારાત્મક છે કે નકારાત્મક તે સમજો
• ભાષાઓ વચ્ચે અનુવાદ કરો
• લાંબા લખાણોનો સારાંશ બનાવો
• અને ઘણું બધું!
• NLP સાથે શરૂઆત કરવી:

સારી NLP સિસ્ટમ બનાવવા માટે, તમારે તેમને તાલીમ આપવા માટે ઘણા બધા ઉદાહરણોની જરૂર છે - જેમ કે માણસો વધુ પ્રેક્ટિસ સાથે વધુ સારી રીતે શીખે છે. સારા સમાચાર એ છે કે ઘણા મફત સંસાધનો છે જ્યાં તમે આ ઉદાહરણો શોધી શકો છો: Hugging Face , Kaggle અને GitHub. આ પ્લેટફોર્મ્સમાંથી ડેટાસેટ્સ સરળતાથી ઍક્સેસ કરી શકાય છે, જે NLP પ્રોજેક્ટ વિકાસને વેગ આપે છે.

NLP બજારનું કદ અને વૃદ્ધિ:

2023 સુધીમાં, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) બજારનું મૂલ્ય આશરે $26 બિલિયન હતું. 30 થી 2023 સુધી લગભગ 2030% ના ચક્રવૃદ્ધિ વાર્ષિક વૃદ્ધિ દર (CAGR) સાથે, તેમાં નોંધપાત્ર વૃદ્ધિ થવાની અપેક્ષા છે. આ વૃદ્ધિ આરોગ્યસંભાળ, નાણાં અને ગ્રાહક સેવા જેવા ઉદ્યોગોમાં NLP એપ્લિકેશનોની વધતી માંગને કારણે છે.

સારો NLP ડેટાસેટ કેવી રીતે પસંદ કરવો, નીચેના પરિબળો ધ્યાનમાં લો:

• અનુરૂપતા: ખાતરી કરો કે ડેટાસેટ તમારા ચોક્કસ કાર્ય અથવા ડોમેન સાથે સંરેખિત થાય છે.
• માપ: મોટા ડેટાસેટ્સ સામાન્ય રીતે મોડેલ પ્રદર્શનમાં સુધારો કરે છે, પરંતુ ગુણવત્તા સાથે કદનું સંતુલન બનાવે છે.
• ડાયવર્સિટી: મોડેલની મજબૂતાઈ વધારવા માટે વિવિધ ભાષા શૈલીઓ અને સંદર્ભો સાથે ડેટાસેટ્સ શોધો.
• ગુણવત્તા: ભૂલો ટાળવા માટે સારી રીતે લેબલ થયેલ અને સચોટ ડેટા તપાસો.
• ઉપલ્બધતા: ખાતરી કરો કે ડેટાસેટ ઉપયોગ માટે ઉપલબ્ધ છે અને કોઈપણ લાઇસન્સિંગ પ્રતિબંધો ધ્યાનમાં લો.
• પૂર્વપ્રોસેસિંગ: ડેટાસેટને નોંધપાત્ર સફાઈ અથવા પ્રીપ્રોસેસિંગની જરૂર છે કે કેમ તે નક્કી કરો.
• સમુદાય સપોર્ટ: લોકપ્રિય ડેટાસેટ્સમાં ઘણીવાર વધુ સંસાધનો અને સમુદાય સપોર્ટ હોય છે, જે મદદરૂપ થઈ શકે છે.

આ પરિબળોનું મૂલ્યાંકન કરીને, તમે તમારા પ્રોજેક્ટની જરૂરિયાતોને શ્રેષ્ઠ રીતે અનુરૂપ ડેટાસેટ પસંદ કરી શકો છો. NLP પ્રોજેક્ટ્સમાં શ્રેષ્ઠ પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા માટે યોગ્ય ડેટાસેટ્સ પસંદ કરવા જરૂરી છે, કારણ કે તે મોડેલ પ્રદર્શન અને તાલીમ કાર્યક્ષમતા પર સીધી અસર કરે છે.

NLP માટે ટોચના 33 અવશ્ય જોવાલાયક ઓપન ડેટાસેટ્સ

જનરલ

• UCI નું સ્પામબેઝ (કડી)

  હેવલેટ-પેકાર્ડ લેબ્સ ખાતે બનાવેલ સ્પામબેઝ પાસે વપરાશકર્તાઓ દ્વારા મોકલવામાં આવતા સ્પામ ઇમેઇલ્સનો સંગ્રહ છે, જેનો હેતુ વ્યક્તિગત સ્પામ ફિલ્ટર વિકસાવવાનો છે. તેમાં ઇમેઇલ સંદેશાઓમાંથી 4600 થી વધુ અવલોકનો છે, જેમાંથી લગભગ 1820 સ્પામ છે.

• એનરોન ડેટાસેટ (કડી)

  એનરોન ડેટા સેટમાં અનામી 'વાસ્તવિક' ઇમેઇલ્સનો વિશાળ સંગ્રહ છે જે લોકો તેમના મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે ઉપલબ્ધ છે. તેમાં 150 થી વધુ વપરાશકર્તાઓ, મુખ્યત્વે એનરોનના વરિષ્ઠ મેનેજમેન્ટના અડધા મિલિયનથી વધુ ઇમેઇલ્સનો સમાવેશ થાય છે. આ ડેટા સેટ સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ બંને ફોર્મેટમાં ઉપયોગ માટે ઉપલબ્ધ છે. અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને વધુ સુંદર બનાવવા માટે, તમારે ડેટા પ્રોસેસિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ કરવો પડશે.

• ભલામણકર્તા સિસ્ટમ્સ ડેટાસેટ (કડી)

  ભલામણ કરનાર સિસ્ટમ ડેટાસેટ એ વિવિધ ડેટાસેટ્સનો વિશાળ સંગ્રહ છે જેમાં વિવિધ સુવિધાઓ છે જેમ કે,

  • ઉત્પાદન સમીક્ષાઓ
  • સ્ટાર રેટિંગ્સ
  • ફિટનેસ ટ્રેકિંગ
  • ગીત ડેટા
  • સામાજિક નેટવર્ક્સ
  • ટાઇમસ્ટેમ્પ્સ
  • વપરાશકર્તા/વસ્તુ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ
  • જીપીએસ ડેટા

• પેન ટ્રીબેંક (કડી)

  વોલ સ્ટ્રીટ જર્નલનું આ કોર્પસ, સિક્વન્સ લેબલિંગ મોડેલ્સના પરીક્ષણ માટે લોકપ્રિય છે.

• NLTK (કડી)

  આ પાયથોન લાઇબ્રેરી NLP માટે 100 થી વધુ કોર્પોરા અને લેક્સિકલ સંસાધનોની ઍક્સેસ પ્રદાન કરે છે. તેમાં NLTK પુસ્તકનો પણ સમાવેશ થાય છે, જે લાઇબ્રેરીનો ઉપયોગ કરવા માટેનો તાલીમ અભ્યાસક્રમ છે. NLTK માં વર્ડનેટનો સમાવેશ થાય છે, જે અંગ્રેજીનો એક મોટો લેક્સિકલ ડેટાબેઝ છે, જ્યાં સંજ્ઞાઓ, ક્રિયાપદો, વિશેષણો અને ક્રિયાવિશેષણ જેવા શબ્દોને શેર કરેલા અર્થોના આધારે સિનસેટમાં જૂથબદ્ધ કરવામાં આવે છે. NLTK NLP સંશોધન માટે કોર્પોરા અને લેક્સિકલ સંસાધનોની ટીકાવાળી સૂચિ પણ પ્રદાન કરે છે.

• સાર્વત્રિક અવલંબન (કડી)

  UD વ્યાકરણ પર ટીકા કરવાની એક સુસંગત રીત પૂરી પાડે છે, જેમાં 100 થી વધુ ભાષાઓમાં સંસાધનો, 200 ટ્રીબેંક અને 300 થી વધુ સમુદાયના સભ્યોનો ટેકો છે.

સેન્ટિમેન્ટ વિશ્લેષણ ડેટાસેટ્સ

• મૂવીઝ અને ફાઇનાન્સ માટે શબ્દકોશો (કડી)

  
  ડિક્શનરીઝ ફોર મૂવીઝ એન્ડ ફાઇનાન્સ ડેટાસેટ ફાઇનાન્સ ફિલિંગ અને મૂવી રિવ્યુમાં સકારાત્મક અથવા નકારાત્મક ધ્રુવીયતા માટે ડોમેન-વિશિષ્ટ શબ્દકોશો પ્રદાન કરે છે. આ શબ્દકોશો IMDb અને US ફોર્મ-8 ફિલિંગમાંથી લેવામાં આવ્યા છે.

• સેન્ટિમેન્ટ ૧૪૦ (કડી)

  સેન્ટિમેન્ટ 140 માં 160,000 થી વધુ ટ્વીટ્સ છે જેમાં વિવિધ ઇમોટિકોન્સ 6 અલગ અલગ ક્ષેત્રોમાં વર્ગીકૃત કરવામાં આવ્યા છે: ટ્વીટ તારીખ, પોલેરિટી, ટેક્સ્ટ, યુઝર નેમ, ID અને ક્વેરી. આ ડેટાસેટ તમારા માટે બ્રાન્ડ, પ્રોડક્ટ અથવા તો ટ્વિટર પ્રવૃત્તિના આધારે કોઈ વિષયની ભાવના શોધવાનું શક્ય બનાવે છે. આ ડેટાસેટ આપમેળે બનાવવામાં આવતો હોવાથી, અન્ય માનવ-નોટેટેડ ટ્વીટ્સથી વિપરીત, તે સકારાત્મક લાગણીઓ અને નકારાત્મક લાગણીઓ ધરાવતી ટ્વીટ્સને પ્રતિકૂળ તરીકે વર્ગીકૃત કરે છે.

• મલ્ટી-ડોમેન સેન્ટિમેન્ટ ડેટાસેટ (કડી)

  આ મલ્ટી-ડોમેન સેન્ટિમેન્ટ ડેટાસેટ વિવિધ ઉત્પાદનો માટે એમેઝોન સમીક્ષાઓનો ભંડાર છે. પુસ્તકો જેવી કેટલીક ઉત્પાદન શ્રેણીઓમાં હજારો સમીક્ષાઓ હોય છે, જ્યારે અન્યમાં ફક્ત થોડાક સો સમીક્ષાઓ હોય છે. આ ઉપરાંત, સ્ટાર રેટિંગવાળી સમીક્ષાઓને બાઈનરી લેબલ્સમાં રૂપાંતરિત કરી શકાય છે.

• સ્ટેન્ડફોર્ડ સેન્ટિમેન્ટ ટ્રીબેંક (કડી)

  રોટન ટોમેટોઝના આ NLP ડેટાસેટમાં લાંબા શબ્દસમૂહો અને વધુ વિગતવાર ટેક્સ્ટ ઉદાહરણો શામેલ છે.

• બ્લોગ લેખકત્વ કોર્પસ (કડી)

  આ સંગ્રહમાં લગભગ ૧.૪ મિલિયન શબ્દોવાળી બ્લોગ પોસ્ટ્સ છે, દરેક બ્લોગ એક અલગ ડેટાસેટ છે.

• ઓપિનરેન્ક ડેટાસેટ (કડી)

  એડમંડ્સ અને ટ્રિપએડવાઈઝર તરફથી 300,000 સમીક્ષાઓ, કાર મોડેલ અથવા મુસાફરી સ્થળ અને હોટેલ દ્વારા ગોઠવાયેલ.