HuggingFace简明教程,BERT中文模型实战示例

1.使用字典和分词工具

a.加载预训练字典
from transformers import BertTokenizer

#加载预训练字典和分词方法
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(
    pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese',
    cache_dir=None,
    force_download=False,
)

sents = [
    '选择珠江花园的原因就是方便。',
    '笔记本的键盘确实爽。',
    '房间太小。其他的都一般。',
    '今天才知道这书还有第6卷,真有点郁闷.',
    '机器背面似乎被撕了张什么标签,残胶还在。',
]
b.编码两个句子
out = tokenizer.encode(
    text=sents[0],
    text_pair=sents[1],

    #当句子长度大于max_length时,截断
    truncation=True,

    #一律补pad到max_length长度
    padding='max_length',
    add_special_tokens=True,
    max_length=30,
    return_tensors=None,
)

print(out)
c.增强的编码函数
out = tokenizer.encode_plus(
    text=sents[0],
    text_pair=sents[1],

    #当句子长度大于max_length时,截断
    truncation=True,

    #一律补零到max_length长度
    padding='max_length',
    max_length=30,
    add_special_tokens=True,

    #可取值tf,pt,np,默认为返回list
    return_tensors=None,

    #返回token_type_ids
    return_token_type_ids=True,

    #返回attention_mask
    return_attention_mask=True,

    #返回special_tokens_mask 特殊符号标识
    return_special_tokens_mask=True,

    #返回offset_mapping 标识每个词的起止位置,这个参数只能BertTokenizerFast使用
    #return_offsets_mapping=True,

    #返回length 标识长度
    return_length=True,
)

#input_ids 就是编码后的词
#token_type_ids 第一个句子和特殊符号的位置是0,第二个句子的位置是1
#special_tokens_mask 特殊符号的位置是1,其他位置是0
#attention_mask pad的位置是0,其他位置是1
#length 返回句子长度
for k, v in out.items():
    print(k, ':', v)

tokenizer.decode(out['input_ids'])
d.批量编码句子
out = tokenizer.batch_encode_plus(
    batch_text_or_text_pairs=[sents[0], sents[1]],
    add_special_tokens=True,

    #当句子长度大于max_length时,截断
    truncation=True,

    #一律补零到max_length长度
    padding='max_length',
    max_length=15,

    #可取值tf,pt,np,默认为返回list
    return_tensors=None,

    #返回token_type_ids
    return_token_type_ids=True,

    #返回attention_mask
    return_attention_mask=True,

    #返回special_tokens_mask 特殊符号标识
    return_special_tokens_mask=True,

    #返回offset_mapping 标识每个词的起止位置,这个参数只能BertTokenizerFast使用
    #return_offsets_mapping=True,

    #返回length 标识长度
    return_length=True,
)

#input_ids 就是编码后的词
#token_type_ids 第一个句子和特殊符号的位置是0,第二个句子的位置是1
#special_tokens_mask 特殊符号的位置是1,其他位置是0
#attention_mask pad的位置是0,其他位置是1
#length 返回句子长度
for k, v in out.items():
    print(k, ':', v)

tokenizer.decode(out['input_ids'][0]), tokenizer.decode(out['input_ids'][1])

2.数据集的操作

a.加载数据集

from datasets import load_from_disk

dataset = load_from_disk('./data/ChnSentiCorp')


dataset = dataset['train']
print(dataset[0])

b.选择和过滤

dataset.select([0, 10, 20, 30, 40, 50])

#%%

#filter
def f(data):
    return data['text'].startswith('选择')


start_with_ar = dataset.filter(f)

len(start_with_ar), start_with_ar['text']

c.打乱和排序

#未排序的label是乱序的
print(dataset['label'][:10])

#排序之后label有序了
sorted_dataset = dataset.sort('label')
print(sorted_dataset['label'][:10])
print(sorted_dataset['label'][-10:])

#%%

#shuffle

#打乱顺序
shuffled_dataset = sorted_dataset.shuffle(seed=42)

shuffled_dataset['label'][:10]

d.切分和分桶

#train_test_split, 切分训练集和测试集
dataset.train_test_split(test_size=0.1)

#%%

#shard
#把数据切分到4个桶中,均匀分配
dataset.shard(num_shards=4, index=0)

e.列操作和类型转换

#rename_column
dataset.rename_column('text', 'textA')

#%%

#remove_columns
dataset.remove_columns(['text'])

#%%


#%%

#set_format
dataset.set_format(type='torch', columns=['label'])

map函数

#map
def f(data):
    data['text'] = 'My sentence: ' + data['text']
    return data


datatset_map = dataset.map(f)

datatset_map['text'][:5]

f.保存和  加载

#第三章/导出为csv格式
dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')
dataset.to_csv(path_or_buf='./data/ChnSentiCorp.csv')

#加载csv格式数据
csv_dataset = load_dataset(path='csv',
                           data_files='./data/ChnSentiCorp.csv',
                           split='train')


#%%

#第三章/导出为json格式
dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train')
dataset.to_json(path_or_buf='./data/ChnSentiCorp.json')

#加载json格式数据
json_dataset = load_dataset(path='json',
                            data_files='./data/ChnSentiCorp.json',
                            split='train')

 

 

 

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