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)

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 。

• 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：

• 使用数据Pipeline加载 & 处理数据集

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

mindspore.dataset.Dataset.apply	对数据集对象执行给定操作函数。
mindspore.dataset.Dataset.concat	对传入的多个数据集对象进行拼接操作。
mindspore.dataset.Dataset.filter	通过自定义判断条件对数据集对象中的数据进行过滤。
mindspore.dataset.Dataset.flat_map	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。
mindspore.dataset.Dataset.map	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。
mindspore.dataset.Dataset.project	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。
mindspore.dataset.Dataset.rename	对数据集对象按指定的列名进行重命名。
mindspore.dataset.Dataset.repeat	重复此数据集 count 次。
mindspore.dataset.Dataset.reset	重置下一个epoch的数据集对象。
mindspore.dataset.Dataset.save	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。
mindspore.dataset.Dataset.shuffle	通过创建 buffer_size 大小的缓存来混洗该数据集。
mindspore.dataset.Dataset.skip	跳过此数据集对象的前 count 条数据。
mindspore.dataset.Dataset.split	将数据集拆分为多个不重叠的子数据集。
mindspore.dataset.Dataset.take	截取数据集的前指定条数据。
mindspore.dataset.Dataset.zip	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）

mindspore.dataset.Dataset.batch	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。
mindspore.dataset.Dataset.bucket_batch_by_length	根据数据的长度进行分桶。
mindspore.dataset.Dataset.padded_batch	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

mindspore.dataset.Dataset.create_dict_iterator	基于数据集对象创建迭代器。
mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator	基于数据集对象创建迭代器。

数据集属性

mindspore.dataset.Dataset.get_batch_size	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。
mindspore.dataset.Dataset.get_class_indexing	获取类别名称到类别索引的映射字典。
mindspore.dataset.Dataset.get_col_names	返回数据集对象中包含的列名。
mindspore.dataset.Dataset.get_dataset_size	返回一个epoch中的batch数。
mindspore.dataset.Dataset.get_repeat_count	获取 RepeatDataset 中定义的repeat操作的次数。
mindspore.dataset.Dataset.input_indexs	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。
mindspore.dataset.Dataset.num_classes	获取数据集对象中所有样本的类别数目。
mindspore.dataset.Dataset.output_shapes	获取数据集对象中每列数据的shape。
mindspore.dataset.Dataset.output_types	获取数据集对象中每列数据的数据类型。

应用采样方法

mindspore.dataset.MappableDataset.add_sampler	为当前数据集添加子采样器。
mindspore.dataset.MappableDataset.use_sampler	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

mindspore.dataset.Dataset.sync_update	释放阻塞条件并使用给定数据触发回调函数。
mindspore.dataset.Dataset.sync_wait	为同步操作在数据集对象上添加阻塞条件。
mindspore.dataset.Dataset.to_json	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。