Hugging Face Datasets ist eine Bibliothek, die von Hugging Face entwickelt wurde, einem Unternehmen, das sich auf Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (Pure Language Processing, NLP) konzentriert. Hugging Face Datasets bietet eine Sammlung vorverarbeiteter und gebrauchsfertiger Datensätze für verschiedene NLP-, Laptop Imaginative and prescient- und Audioaufgaben.
Ziel der Bibliothek ist es, den Zugriff auf und die Bearbeitung von Datensätzen zu vereinfachen und es Forschern und Entwicklern zu erleichtern, mit verschiedenen Modellen zu experimentieren und deren Leistung zu vergleichen. Es bietet eine einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf eine Vielzahl von Datensätzen, einschließlich Textklassifizierung, maschineller Übersetzung, Beantwortung von Fragen, Zusammenfassung und mehr.
Hugging Face Datasets bietet große Datensätze aus verschiedenen Quellen, wie z. B. akademischer Forschung, beliebten Benchmark-Aufgaben und realen Anwendungen. Diese Datensätze werden sorgfältig kuratiert, verarbeitet und standardisiert, um Konsistenz und Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten. Die Bibliothek bietet außerdem Dienstprogramme zum Vorverarbeiten, Teilen, Mischen und Herunterladen zusätzlicher Ressourcen wie vorab trainierter Modelle.
Die Hugging Face Datasets-Bibliothek lässt sich intestine in andere beliebte NLP-Bibliotheken wie Hugging Face Transformers integrieren und ermöglicht so eine nahtlose Integration von Datensätzen mit modernsten NLP-Modellen.
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die die Grundlagen der Verwendung der Hugging Face Datasets-Bibliothek für NLP-Aufgaben behandelt.
Stellen Sie zunächst sicher, dass die Hugging Face-Bibliothek installiert ist.
!pip set up datasets
!pip set up transformers
from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("imdb")
- Vorverarbeitung des Datensatzes
Als Nächstes verarbeiten wir den Datensatz vor, um ihn für das Coaching vorzubereiten. Wir tokenisieren den Textual content und konvertieren Beschriftungen in das numerische Format. Wir werden das verwenden transformers Bibliothek zur Tokenisierung.
from transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
def preprocess_function(examples):
examples["input_ids"] = tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)["input_ids"]
return examples
preprocessed_dataset = df.map(preprocess_function, batched=True)
Um eine CSV-Datei mit der Hugging Face-Bibliothek zu laden und in eine zu konvertieren DatasetDict Um ein Objekt zu erstellen, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
import pandas as pd
from datasets import Dataset, DatasetDictcsv_path = "path/to/your/csv/file.csv"
df = pd.read_csv(csv_path)
dataset = Dataset.from_pandas(df)
dataset_dict = DatasetDict({"prepare": dataset})
print(dataset_dict)
ersetzen
"path/to/your/csv/file.csv"mit dem tatsächlichen Dateipfad Ihrer CSV-Datei.
Der datasets Die von Hugging Face bereitgestellte Bibliothek ist ein leistungsstarkes Instrument für die Arbeit mit strukturierten Daten bei NLP-Aufgaben (Pure Language Processing). Es ermöglicht Ihnen das einfache Herunterladen, Verarbeiten und Verwalten von Datensätzen für verschiedene NLP-Anwendungen.
Durch die Verwendung der datasets Bibliothek können Sie:
- Laden Sie Datensätze aus verschiedenen Quellen und Formaten herunter, einschließlich des Datensatz-Repositorys von Hugging Face und externer Quellen.
- Laden Sie Datensätze in Ihre Python-Umgebung als
DatasetObjekte und stellt eine einheitliche API für die Arbeit mit verschiedenen Datensätzen bereit. - Verarbeiten und tokenisieren Sie Textdaten mit integrierten Instruments vor und bereiten Sie sie für maschinelle Lernaufgaben vor.
- Teilen Sie Datensätze für Coaching, Validierung und Exams in Teilmengen auf.
- Filtern und wählen Sie bestimmte Beispiele oder Teilmengen des Datensatzes anhand von Kriterien aus.
- Zwischenspeichern Sie Datensätze auf Ihrem lokalen Laptop, um die Leistung zu verbessern, und behalten Sie Datensätze in verschiedenen Formaten bei.
Insgesamt ist die datasets Die Bibliothek vereinfacht den Prozess der Datenverarbeitung in NLP-Aufgaben und ermöglicht es Forschern und Praktikern, sich mehr auf die Erstellung und Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen zu konzentrieren, anstatt übermäßig viel Zeit mit der Datenvorverarbeitung und -verwaltung zu verbringen.
