得到上面的DatasetDict对象后,就可以是用方便的对数据集进行数据清洗、分词等数据预处理操作。 load_dataset()函数的data_files参数非常灵活。它可以是单个文件路径,文件路径列表或者是字典(键为split名称,值为数据文件路径),也可以使用glob库来匹配满足指定格式的数据文件(例如使用data_files="*.json",可以...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
首先，了解数据集库的基本结构和可用数据集，然后加载数据集并进行预处理，最后可以使用数据集进行NLP项目。Hugging Face数据集库的版本为1.7.0，你可以通过pip安装。使用数据集库时，可以通过list_datasets查看可用数据集的列表。在加载数据集时，可以指定数据集的配置和拆分，以满足特定需求。加载数据集时...
在Hugging Face Hub上 已经有了许多的文本摘要预训练模型,但是对于一些特定领域,还是需要重新训练或微调的。本文主要训练一个双语文本摘要模型(双语是指英语和西班牙语)。可以访问如下链接model试下模型效果。 首先需要准备双语语料。 准备双语语料 双语语料数据集使用链接Multilingual Amazon Reviews Corpus-多语言Amazon评论...
其中 transfomers 包的安装和hugging face的下载这一步,笔者在Hugging face 模型微调系列1—— 实战transfomers文本分类finetune做了详细的介绍,这里就不多做描述了,直接进入实战代码部分。 实战部分 数据预处理 数据集的样例 {"text": "科技全方位资讯智能,快捷的汽车生活需要有三屏一云爱你", "entity_list": [...
Hugging Face Datasets是一个社区驱动的开源包,用于标准化 NLP 数据集的处理、分发和文档。核心库旨在简单、快速加载并为各种大小的数据集使用相同的界面。它使标准数据集的使用变得容易, 鼓励了跨数据集 NLP 的新用例,并为索引和流式处理大数据集等任务提供了复杂的功能,来自 250 多个贡献者的 650 个数据集。
使用Hugging Face旗下数据集的指南 注册:访问Hugging Face官方网站(https://huggingface.co/),注册一个账号。在注册过程中,需要提供一些个人信息(如姓名、邮箱、密码等)并完成邮箱验证。 下载:登录后,在网站上浏览并选择所需的数据集。点击“下载”按钮进入下载页面。在此页面上,可以选择数据集的版本(如原始数据、...
hugging face parquet 格式数据集 解压方法 Hugging Face 提供了很多预训练模型和数据集,其中一些数据集可能以 Parquet 格式提供。Parquet 是一个列式存储格式,通常用于大数据和数据仓库应用。如果你想要从 Parquet 格式解压或提取数据集,你可以使用 Python 的pyarrow或pandas库。 以下是一个使用pandas的示例,从 Parquet...
在NLP项目中使用Hugging Face的Datasets 库 数据处理pythonNLP 服务缓存 数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle,我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。 deephub 2021/07/01 ...
Hugging Face教程(十八):Trainer API | 模型训练和微调 上几集视频我们学习了分词和数据集的加载,有了数据集后,我们就可以开始训练或者微调模型,这也是这一集视频讲学习到的内容 - 首先,通过AutoModelXXX加载模型 - 通过TrainingArguments配置学习率等参数 - 通过t… ...