怎样调用torchtext
时间: 2023-03-29 18:02:30 浏览: 59
可以使用以下代码调用torchtext:
from torchtext.datasets import text_classification
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
train_dataset, test_dataset = text_classification.DATASETS['AG_NEWS'](
root='./data', ngrams=2, vocab=build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, iter(train_data)), specials=["<unk>"]),
tokenizer=tokenizer)
其中,tokenizer是用于将文本转换为单词列表的函数,train_data是训练数据。
相关问题
torchtext的SST2类的使用
torchtext是一个用于自然语言处理的Python库,可以方便地加载和处理文本数据。SST2是指树形结构句子对分类任务(The Stanford Sentiment Treebank),其中每个样本都是由一对句子组成,这些句子是由情绪标签(正面或负面)标记的。下面是如何使用torchtext的SST2类:
1. 导入所需的模块
```python
import torch
import torchtext
from torchtext.datasets import SST2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import GloVe
```
2. 下载和加载数据集
```python
train_data, test_data = SST2.splits(
root='data',
train='train.tsv',
test='test.tsv',
tokenizer=get_tokenizer('basic_english'),
filter_pred=lambda ex: ex.label != 'neutral'
)
```
在这里,我们将数据集下载到“data”目录下,使用“basic_english”作为分词器,并过滤掉标签为“neutral”的样本。
3. 构建词汇表
```python
text_field = torchtext.legacy.data.Field(sequential=True, use_vocab=True, tokenize=get_tokenizer('basic_english'), lower=True)
label_field = torchtext.legacy.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)
text_field.build_vocab(train_data, vectors=GloVe(name='6B', dim=300))
```
我们首先定义了两个字段:一个用于文本数据,另一个用于标签。然后我们使用“basic_english”作为分词器,使用GloVe预训练的词向量来构建文本字段的词汇表。
4. 构建数据迭代器
```python
train_iter, test_iter = torchtext.legacy.data.Iterator.splits((train_data, test_data), batch_size=32, device=torch.device('cuda'), sort_key=lambda x: len(x.text))
```
我们使用“Iterator”类来构建数据迭代器,其中包括训练和测试数据集。在这里,我们设置批量大小为32,使用GPU加速,并按文本序列长度排序。
现在,我们已经准备好使用torchtext的SST2类来加载和处理句子对分类数据集。
怎么在torchtext调用自己的数据集
您可以按照以下步骤在torchtext中调用自己的数据集:
1. 首先,将您的数据集转换为CSV格式或TSV格式,并确保每行都包含一个文本和其对应的标签。
2. 使用torchtext.data.Field类定义文本和标签的预处理方式,例如分词、去除停用词、转换为小写等。
3. 使用torchtext.data.TabularDataset类加载CSV或TSV文件,并指定文本和标签的字段。
4. 使用torchtext.data.BucketIterator类将数据集划分为批次,并指定批次大小、排序方式等参数。
5. 最后,您可以使用torchtext.vocab.Vectors类加载预训练的词向量,以提高模型的性能。
希望这些步骤能够帮助您在torchtext中成功调用自己的数据集!
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