torchtext的数据集SST2分析

SST-2是Stanford Sentiment Treebank的一部分，是一个二元分类任务，目标是将电影评论分为正面和负面两类。数据集包含了10,662个训练样本和1,427个测试样本，每个样本都有一个文本句子和其对应的标签（0表示负面情感，1表示正面情感）。

在使用torchtext加载SST-2数据集时，可以使用以下代码：

from torchtext.datasets import SST
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
train_iter = SST(split='train', tokenizer=tokenizer)
test_iter = SST(split='test', tokenizer=tokenizer)

# 构建词汇表
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), min_freq=1)

在此代码中，我们首先导入了`SST`数据集和`get_tokenizer`函数，后者是用于将文本句子分词的。然后，我们使用`SST`数据集的`split`参数来指定是否加载训练集或测试集，使用`tokenizer`参数指定分词器。最后，我们使用`build_vocab_from_iterator`函数从训练集中构建词汇表。

构建好词汇表后，我们可以使用以下代码将文本句子转换为数字序列：

from torchtext.data.utils import numericalize_tokens_from_iterator

train_iter = SST(split='train', tokenizer=tokenizer)
test_iter = SST(split='test', tokenizer=tokenizer)

# 将文本转换为数字序列
train_data = list(numericalize_tokens_from_iterator(vocab, map(tokenizer, train_iter)))
test_data = list(numericalize_tokens_from_iterator(vocab, map(tokenizer, test_iter)))

在此代码中，我们首先重新加载了`SST`数据集，并使用`numericalize_tokens_from_iterator`函数将文本句子转换为数字序列。最后，我们将训练集和测试集的数字序列分别存储在`train_data`和`test_data`中。

使用torchtext加载SST-2数据集非常方便，可以大大简化数据预处理的过程。