mindspore.dataset.AmazonReviewDataset
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.. py:class:: mindspore.dataset.AmazonReviewDataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)

    Amazon Review Full和Amazon Review Polarity数据集。

    生成的数据集有三列 `[label, title, content]` ，三列的数据类型均为string。

    参数：
        - **dataset_dir** (str) - 包含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'`` 。
          对于Polarity数据集， ``'train'`` 将读取360万个训练样本， ``'test'`` 将读取40万个测试样本， ``'all'`` 将读取所有400万个样本。
          对于Full数据集， ``'train'`` 将读取300万个训练样本， ``'test'`` 将读取65万个测试样本， ``'all'`` 将读取所有365万个样本。默认值： ``None`` ，读取所有样本。
        - **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。
        - **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 :func:`mindspore.dataset.config.set_num_parallel_workers` 配置全局线程数。
        - **shuffle** (Union[bool, :class:`~.dataset.Shuffle`], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式，支持传入bool类型与枚举类型进行指定。默认值： ``Shuffle.GLOBAL`` 。
          如果 `shuffle` 为 ``False`` ，则不混洗，如果 `shuffle` 为 ``True`` ，等同于将 `shuffle` 设置为 ``mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL`` 。
          通过传入枚举变量设置数据混洗的模式：

          - ``Shuffle.GLOBAL`` ：混洗文件和样本。
          - ``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。默认值： ``None`` 。指定此参数后， `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
        - **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值： ``None`` 。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
        - **cache** (:class:`~.dataset.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 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/r2.3.0/dataset/cache.html>`_ 。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。
        - **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。
        - **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。

    教程样例：
        - `使用数据Pipeline加载 & 处理数据集
          <https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0/api_python/samples/dataset/dataset_gallery.html>`_

    **关于AmazonReview数据集：**

    Amazon Review Full数据集包括来自亚马逊的评论数据。这些数据跨越18年，包括截止至2013年3月的约3500万条评论。评论数据包括产品和用户信息、产品评级和产品评论。
    数据集主要用于文本分类，给定内容和标题，预测正确的星级评定。

    Amazon Review Polarity数据集对产品评分进行了分级，评论分数1和2视为负面评论，4和5视为正面评论。
    评分3的样本则被忽略。

    Amazon Reviews Polarity和Amazon Reviews Full datasets具有相同的目录结构。
    可以将数据集文件解压缩到以下结构，并通过MindSpore的API读取：

    .. code-block::

        .
        └── amazon_review_dir
             ├── train.csv
             ├── test.csv
             └── readme.txt

    **引用：**

    .. code-block::

        @article{zhang2015character,
          title={Character-level convolutional networks for text classification},
          author={Zhang, Xiang and Zhao, Junbo and LeCun, Yann},
          journal={Advances in neural information processing systems},
          volume={28},
          pages={649--657},
          year={2015}
        }


.. include:: mindspore.dataset.api_list_nlp.txt