tokenized_datasets = datasets.map(tokenize_function, batched=True, num_proc=4, remove_columns=["text"])有什么作用

这行代码的作用是将数据集中的文本数据进行标记化处理。具体来说，它会调用名为`tokenize_function`的函数对数据集中的每个文本进行标记化，并且可以使用多进程来加速处理过程（通过`num_proc`参数指定进程数量）。此外，`batched=True`参数将数据集分成批次进行处理，而`remove_columns`参数则指定需要从数据集中移除的列（在这里是"text"列）。

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def preprocess_function(examples): inputs = [doc for doc in examples["src"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["trg"], max_length=max_target_length, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs tokenized_datasets = datasets tokenized_datasets = tokenized_datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["src", "trg", "id"])这段什么意思，详细解释

这段代码定义了一个名为 `preprocess_function` 的函数，该函数的输入是一个示例列表（`examples`），其中包含两个键值对，分别是 `src` 和 `trg`，表示输入和目标序列。函数的主要作用是将输入和目标序列进行分词（tokenization），并将其转换为模型可以接受的格式。具体来说，该函数首先将输入序列 `src` 中的每个文档都保存到一个列表 `inputs` 中。然后，使用 `tokenizer` 对这些文档进行分词，并将分词后的结果保存到 `model_inputs` 中。同时，使用 `tokenizer.as_target_tokenizer()` 将目标序列 `trg` 进行分词，并将其转换为模型可以接受的格式，并将分词后的结果保存到 `labels` 中。最后，将 `labels` 中的 `input_ids` 添加到 `model_inputs` 中的 `labels` 键中，并返回 `model_inputs`。在主程序中，该函数被应用于数据集中的所有示例，将它们转换为模型可以接受的格式，并从数据集中删除 `src`、`trg` 和 `id` 列。

def preprocess_function(examples): """ document作为输入，summary作为标签 """ inputs = [doc for doc in examples["document"]] model_inputs = tokenizer(inputs, max_length=max_input_length, truncation=True) with tokenizer.as_target_tokenizer(): labels = tokenizer(examples["summary"], max_length=max_target_length, truncation=True) model_inputs["labels"] = labels["input_ids"] return model_inputs tokenized_datasets = datasets tokenized_datasets = tokenized_datasets.map(preprocess_function, batched=True, remove_columns=["document", "summary", "id"])这段什么意思

这段代码是一个用于预处理数据的函数，其目的是将输入数据转换为模型可以接受的形式。模型的输入是一个文档（document），标签是该文档对应的摘要（summary）。该函数将输入文档进行标记化（tokenization），并将标签也进行标记化，然后将标记化后的结果作为模型的输入和标签。代码中使用了一个叫做tokenizer的对象，它是一个标记化工具，用于将文本转换为标记（tokens）。最后，该函数将输入数据中的文档和摘要列删除，只保留标记化后的输入和标签。最后一行代码将输入数据集进行了映射，使用了预处理函数，并将处理后的结果作为新的数据集返回。