命名实体识别数据集划分训练集验证集测试集合
时间: 2023-09-15 08:21:26 浏览: 57
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)数据集的划分通常采用以下比例:
- 训练集(Training Set):70%~80%
- 验证集(Validation Set):10%~15%
- 测试集(Test Set):10%~15%
训练集用于模型的训练,验证集用于模型的调参和选择,测试集用于模型最终的评估和比较。采用这样的划分方法可以有效地避免模型的过拟合和欠拟合问题,同时也可以保证模型的泛化能力和可靠性。
相关问题
命名实体识别如何数据集划分训练集验证集测试集代码
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。
命名实体识别数据集怎么划分训练集和验证集代码
命名实体识别数据集的划分训练集和验证集的代码可以如下所示:
```python
import random
# 读取数据集
with open('dataset.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = f.readlines()
# 打乱数据集顺序
random.shuffle(data)
# 计算验证集的数量,一般取总数据集的10%~20%
val_size = int(len(data) * 0.1)
# 划分训练集和验证集
train_data = data[val_size:]
val_data = data[:val_size]
# 将训练集和验证集分别写入文件
with open('train.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.writelines(train_data)
with open('val.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.writelines(val_data)
```
其中,`dataset.txt`为原始数据集的文件名,`train.txt`和`val.txt`为划分后的训练集和验证集的文件名。可以根据自己的需求修改文件名和划分比例。
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