Datasets库是HuggingFace生态系统中一个重要的数据集库,可用于轻松地访问和共享数据集,这些数据集是关于音频、计算机视觉、以及自然语言处理等领域。Datasets 库可以通过一行来加载一个数据集,并且可以使用 Hugging Face 强大的数据处理方法来快速准备好你的数据集。在 Apache Arrow 格式的支持下,通过
Datasets 的更强大的应用之一来自于使用 map() 函数。map() 函数的主要目的是加速处理。它允许您对数据集中的每个示例独立地或批量地应用处理函数。该函数甚至可以创建新行和列。 在下面的示例中,将数据集中的每个 sentence1 值的前面加上 'My sentence:'。
datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易用。 例如,对数据集中的每个样本进行文本清洗: from datasets import load_dataset, Features, ClassLabel def...
tokenized_inputs = concatenate_datasets([dataset["train"], dataset["test"]]).map(lambdax: tokenizer(x[text_column], truncation=True), batched=True, remove_columns=[text_column, summary_column]) max_source_length =max([len(x)forxintokenized_inputs["input_ids"]]) max_source_length =min...
Dataset数据集可以是HuggingFace Datasets网站上的数据集或者是本地路径对应的数据集,也可以同时加载多个数据集。 以下是加载英语阅读理解数据集squad, 该数据集的网址为:<https:///datasets/squad> ,也是本文中使用的主要数据集。 importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad')# 加载多个...
dataset =concatenate_datasets([bookcorpus, wiki]) # 将数据集合切分为90% 用于训练,10% 用于测试 d = dataset.train_test_split(test_size=0.1) 接下来将训练和测试数据分别保存在本地文件中 深色代码主题 复制 defdataset_to_text(dataset, output_filename="data.txt"):"""Utility function to save data...
Describe the bug When using concatenate_datasets([dataset1, dataset2], axis = 1) to concatenate two datasets with shards > 1, it fails: File "/home/xzg/anaconda3/envs/tri-transfer/lib/python3.9/site-packages/datasets/combine.py", line 18...
tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"]) def group_texts(examples): # Concatenate all texts. concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()} ...
tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"]) def group_texts(examples): # Concatenate all texts. concatenated_examples = {k: sum(examples[k], []) for k in examples.keys()} ...
对数据进行探索性分析，检查数据集是否符合预期，如是否主要包含与书本相关的评论。过滤掉不相关的数据，保留与书本领域相关的评论，并将英文和西班牙文数据集拼接成一个DatasetDict对象。通过concatenate_datasets()函数完成数据集的拼接，并打乱数据顺序，以降低过拟合风险。对文本长度进行探索性分析，发现标题...