if "test" in self.path: self.inference = False if self.config.token_type: pad, cls, sep = '[PAD]', '[CLS]', '[SEP]' else: pad, cls, sep = '<pad>', '<cls>', '<sep>' contens = [] with open(self.path, 'r', encoding='utf-8') as f: data_list = f.readlines() for row_data in tqdm(data_list): row_json_data = json.loads(row_data) token_id_full = [] fact = row_json_data['fact'] if self.inference == False: labels = row_json_data['meta']['accusation'] fact_tokens = self.tokenizer.tokenize(fact) len_fact_tokens = len(fact_tokens) if len_fact_tokens <= self.max_seq_len-2: fact_tokens_ = [cls] + fact_tokens + [sep] else: fact_tokens_ = [cls] + fact_tokens[:self.max_seq_len-2] + [sep]

这段代码是用来处理输入数据的，主要是将输入数据转换为模型可以处理的格式。首先根据传入的参数判断是否是测试模式，然后根据配置文件中的token_type参数选择相应的标记符号。接着打开传入的文件，逐行读取数据。对于每一行数据，首先获取事实部分的文本，并将其使用tokenizer进行分词。如果文本长度小于等于max_seq_len-2，就在前后添加[CLS]和[SEP]标记符号，否则只保留前max_seq_len-2个token，然后同样在前后添加标记符号。最后将处理后的文本转化为token_id_full，并将其和标签（如果不是测试模式）一起加入到contens列表中。

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class TextMatchDataset(dataset.Dataset): def __init__(self, args, tokenizer, file_path): self.config = args self.tokenizer = tokenizer self.path = file_path self.inference = False self.max_seq_len = self.config.max_seq_len self.labels2id = args.labels2id_list[0] self.contents = self.load_dataset_match(self.config)

这段代码是一个自定义的 PyTorch Dataset 类，用于加载文本匹配任务的数据集。其中包含了如下的属性和方法：

- `__init__(self, args, tokenizer, file_path)`：初始化函数，参数包括训练参数 `args`、分词器 `tokenizer`、数据集文件路径 `file_path`。同时还包括一些其他的属性，例如 `inference` 表示是否为预测模式，`max_seq_len` 表示最大序列长度，`labels2id` 表示标签的映射关系等。
- `load_dataset_match(self, config)`：加载数据集的方法，返回一个 `List[List[str]]` 类型的数据，每个元素都是一个长度为 3 的列表，分别表示 query、pos_doc 和 neg_doc。
- `__len__(self)`：返回数据集的长度。
- `__getitem__(self, index)`：根据索引返回一个样本，返回的是一个字典类型，包括了 query、pos_doc、neg_doc 的分词结果以及对应的标签。

该自定义 Dataset 类可以被用于 PyTorch 模型的训练和评估。

self.inference = False

这一行代码看起来像是一个类的初始化函数中的一部分。它的作用可能是定义一个布尔变量 `inference`，并将其初始值设为 `False`。这个变量可能用于控制模型的行为，以便在不同的上下文中以不同的方式运行模型。例如，在模型的训练过程中，可能需要使用不同的损失函数或优化器，而在生成预测时则可能需要采用不同的策略来处理模型的输出。