命名实体识别如何数据集划分训练集验证集测试集代码
时间: 2024-05-13 21:09:02 浏览: 21
命名实体识别的数据集划分通常采用随机划分或按照一定规则划分。其中,随机划分可以使用Python中的sklearn库中的train_test_split函数。具体代码如下:
```
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集划分为训练集、验证集和测试集
train_texts, test_texts, train_labels, test_labels = train_test_split(texts, labels, test_size=0.2, random_state=42)
train_texts, val_texts, train_labels, val_labels = train_test_split(train_texts, train_labels, test_size=0.2, random_state=42)
```
其中,texts是原始文本数据,labels是对应的标注数据。test_size表示测试集所占的比例,random_state表示随机种子,用于保证划分的一致性。
划分完成后,可以将训练集、验证集和测试集保存为文件,以便后续读取和处理。具体代码如下:
```
import os
# 创建文件夹
if not os.path.exists("data"):
os.makedirs("data")
# 保存训练集、验证集和测试集
with open("data/train.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
for text, label in zip(train_texts, train_labels):
f.write(text + "\t" + label + "\n")
with open("data/val.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
for text, label in zip(val_texts, val_labels):
f.write(text + "\t" + label + "\n")
with open("data/test.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
for text, label in zip(test_texts, test_labels):
f.write(text + "\t" + label + "\n")
```
其中,每个数据样本以文本和标注之间以制表符分隔,每个样本占一行。保存的文件格式可以根据需要进行修改。