希望数据集大小在300K左右
因为最近在复现论文,但是因为模型初试的数据集我用的更大,所以微调数据集也要更大……
想请问各位有没有类似sst2这样的二元分类的英文数据集,大小在300k左右,谢谢各位。
想找一个英文的二元分类数据集,类似sst2这种
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为了满足您的需求,您可以考虑使用IMDb电影评论数据集。这是一个广泛使用的二元情感分析数据集,非常适合进行自然语言处理任务。它包含50,000条电影评论,分为正面评价和负面评价。由于您需要大约300,000个样本,我们可以对原始数据进行扩增,例如通过反转文本(将正面变为负面,反之亦然)或使用数据增强技术来实现。
首先,让我们安装必要的库,包括
torchtext
用于加载数据,以及一些用于数据预处理和扩增的库。!pip install torchtext !pip install transformers
接下来,我们将定义一个函数来下载并准备IMDb数据集,并将其扩大到所需的大小。
import torch from torchtext.data import Field, BucketIterator from torchtext.datasets import IMDB from transformers import AutoTokenizer def prepare_imdb_dataset扩大_data_size(size=300000): # 定义文本和标签字段 TEXT = Field(tokenize='spacy', tokenizer_language="en_core_web_sm", lower=True) LABEL = Field(sequential=False, use_vocab=False, dtype=torch.float) # 加载原始数据集 train_data, test_data = IMDB.splits(TEXT, LABEL) # 创建词汇表 TEXT.build_vocab(train_data, max_size=None, min_freq=1) LABEL.build_vocab(train_data) # 对训练数据进行扩增 augmented_train_data = [] for text, label in train_data: augmented_train_data.append((text, label)) augmented_train_data.append((f"{' '.join(text.split()[::-1])}", 1.0 - label)) # 将扩增后的数据集转换为Torch Dataset对象 dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor([d[0] for d in augmented_train_data]), torch.tensor([d[1] for d in augmented_train_data])) # 分割数据集为训练集和验证集 split_index = int(len(dataset) * 0.8) train_dataset, valid_dataset = dataset[:split_index], dataset[split_index:] # 创建迭代器 train_iterator, valid_iterator = BucketIterator.splits((train_dataset, valid_dataset), batch_size=64, sort_within_batch=True, device=device) return train_iterator, valid_iterator, TEXT, LABEL # 设定设备(CPU或GPU) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 准备扩大后的数据集 train_iterator, valid_iterator, TEXT, LABEL = prepare_imdb_dataset()
现在,您已经准备好了一个大约300,000个样本的二元分类数据集,可以用来微调模型。请注意,这个过程可能需要一些时间,因为它涉及到大量的数据处理和扩增。
在这个例子中,我们没有使用预训练的Transformer模型进行预测,但如果您打算这样做,可以使用Hugging Face的Transformers库加载预训练模型,然后根据数据集对其进行微调。例如,您可以使用BERT、RoBERTa或DistilBERT等模型。这将涉及定义模型、损失函数、优化器,然后执行训练和验证步骤。如果您需要这部分的代码示例,请告诉我,我会提供完整的代码段。
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