mindspore.dataset.CoNLL2000Dataset
- class mindspore.dataset.CoNLL2000Dataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, num_parallel_workers=None, cache=None)[源代码]
CoNLL-2000（Conference on Computational Natural Language Learning）分块数据集。
生成的数据集有三列 [word, pos_tag, chunk_tag] 。三列的数据类型均为string。
- 参数：
dataset_dir (str) - 包含CoNLL2000分块数据集文件的根目录路径。
usage (str, 可选) - 指定数据集的子集，可取值为
'train'、'test'或'all'。'train'将读取8936个训练样本，'test'将读取2,012个测试样本中，'all'将读取所有1,0948个样本。默认值：None，读取全部样本。num_samples (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值：
None，读取所有样本。shuffle (Union[bool,
Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式。默认值：Shuffle.GLOBAL。 如果 shuffle 为False，则不混洗。如果 shuffle 为True，执行全局混洗。 总共有三种混洗模式，通过枚举变量mindspore.dataset.Shuffle指定。Shuffle.GLOBAL：混洗文件和样本，与设置为True效果相同。Shuffle.FILES：仅混洗文件。
num_shards (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。指定此参数后， num_samples 表示每个分片的最大样本数。默认值：
None。一般在 数据并行模式训练 的时候使用。shard_id (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。只有当指定了 num_shards 时才能指定此参数。默认值：
None。num_parallel_workers (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值：
None，使用全局默认线程数(8)，也可以通过mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers()配置全局线程数。cache (
DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务，用于加快数据集处理，详情请阅读 单节点数据缓存 。默认值：None，不使用缓存。
- 异常：
RuntimeError - dataset_dir 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。
ValueError - num_parallel_workers 参数超过系统最大线程数。
RuntimeError - 指定了 num_shards 参数，但是未指定 shard_id 参数。
RuntimeError - 指定了 shard_id 参数，但是未指定 num_shards 参数。
样例：
>>> import mindspore.dataset as ds >>> conll2000_dataset_dir = "/path/to/conll2000_dataset_dir" >>> dataset = ds.CoNLL2000Dataset(dataset_dir=conll2000_dataset_dir, usage='all')
- 教程样例：
关于CoNLL2000数据集：
CoNLL2000分块数据集由华尔街日报语料库第15-20节的文本组成。 文本使用IOB表示法进行分块，分块类型有NP, VP, PP, ADJP和ADVP。 数据集由通过空格分隔的三列组成。第一列包含当前单词，第二列是由Brill标注器派生的词性标注，第三列是由华尔街语料库派生的分块标注。 文本分块旨在将文本划分为单词的句法的相关组成部分。
可以将数据集文件解压缩到以下结构，并通过MindSpore的API读取：
. └── conll2000_dataset_dir ├── train.txt ├── test.txt └── readme.txt引用：
@inproceedings{tksbuchholz2000conll, author = {Tjong Kim Sang, Erik F. and Sabine Buchholz}, title = {Introduction to the CoNLL-2000 Shared Task: Chunking}, editor = {Claire Cardie and Walter Daelemans and Claire Nedellec and Tjong Kim Sang, Erik}, booktitle = {Proceedings of CoNLL-2000 and LLL-2000}, publisher = {Lisbon, Portugal}, pages = {127--132}, year = {2000} }
预处理操作
对数据集对象执行给定操作函数。 |
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对传入的多个数据集对象进行拼接操作。 |
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通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。 |
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对数据集对象中每一条数据执行给定的数据处理，并将结果展平。 |
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给定一组数据增强列表，按顺序将数据增强作用在数据集对象上。 |
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从数据集对象中选择需要的列，并按给定的列名的顺序进行排序。 |
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对数据集对象按指定的列名进行重命名。 |
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重复此数据集 count 次。 |
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重置下一个epoch的数据集对象。 |
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将数据处理管道中正处理的数据保存为通用的数据集格式。 |
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通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。 |
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跳过此数据集对象的前 count 条数据。 |
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将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。 |
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截取数据集的前指定条数据。 |
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将多个dataset对象按列进行合并压缩，多个dataset对象不能有相同的列名。 |
Batch（批操作）
将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 per_batch_map 指定组合前要进行的预处理操作。 |
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根据数据的长度进行分桶。 |
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将数据集中连续 batch_size 条数据组合为一个批数据，并可通过可选参数 pad_info 预先将样本补齐。 |
迭代器
创建数据集迭代器，返回字典形式的样本，其中键为列名，值为数据。 |
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创建数据集迭代器，返回列表形式的样本，其中的元素为各列数据。 |
数据集属性
获得数据集对象定义的批处理大小，即一个批处理数据中包含的数据条数。 |
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获取类别名称到类别索引的映射字典。 |
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返回数据集对象中包含的列名。 |
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返回一个epoch中的batch数。 |
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获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。 |
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获取/设置数据列索引，它表示使用下沉模式时数据列映射至网络中的对应关系。 |
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获取数据集对象中所有样本的类别数目。 |
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获取数据集对象中每列数据的shape。 |
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获取数据集对象中每列数据的数据类型。 |
应用采样方法
为当前数据集添加子采样器。 |
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替换当前数据集的最末子采样器，保持父采样器不变。 |
其他方法
释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。 |
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为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。 |
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将数据处理管道序列化为JSON字符串，如果提供了文件名，则转储到文件中。 |