拿合并数据集去训练模型

Question

目前在做有关基于生物信息学的命名实体识别的研究，然后现在有个想法就是想把两个数据集合并到一起然后再进行训练。比如目前想到的数据有jnlpba 和ncbi-disease，就是想把这两个数据合并一下，然后拿合并数据集在biobert模型上训练。但是我发现两个数据集实体的标签是不一样的，比如jnlpba数据集的ner_tags是如图

然后ncbi-disease数据集的ner_tags如图，就只有两个标签，而且标签类别也不一样

在这种情况下应该怎么去进行合并数据呢

Answer 1

以下内容由CHATGPT及笑面虎共同生成、有用望采纳：

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【您想要解决的问题】： 您的目的在于解决如何将两个不同标签体系的数据集（jnlpba 和ncbi-disease）合并，并使用这个合并后的数据集在BioBERT模型上进行命名实体识别（NER）的训练。

【图片内容】： 第一张图片展示了jnlpba数据集的命名实体识别（NER）标签，包括以下类别：'0', 'B-Disease', 'I-Disease'。 第二张图片展示了ncbi-disease数据集的NER标签，包括以下类别：'0', 'B-DNA', 'I-DNA', 'B-RNA', 'I-RNA', 'B-cell_line', 'I-cell_line', 'B-cell_type', 'I-cell_type', 'B-protein', 'I-protein'。

【问题出现原因】： 问题出现的原因在于两个数据集使用的标签体系不一致，这导致无法直接合并用于训练同一个模型。不同的标签类别意味着模型需要学习识别不同类型的实体，而不同数据集的标签差异可能导致模型在训练时混淆。

【问题解决方案】： 为了合并这两个数据集，您需要执行以下步骤：

1. 统一标签体系：首先，需要将两个数据集的标签映射到一个统一的标签体系上。这可能涉及到创建一个新的标签到标签的映射表，将ncbi-disease中的每个标签映射到jnlpba中的相应标签，或者反之。

2. 合并数据集：一旦标签体系统一，就可以将两个数据集合并成一个更大的数据集。

3. 预处理数据：在合并后的数据集上执行必要的预处理步骤，比如分词、编码等，以便BioBERT模型可以处理。

4. 训练模型：使用合并后的数据集来训练BioBERT模型。

【提供代码】： 以下是一个简化的Python代码示例，展示了如何将两个数据集的标签映射并合并：

# 假设data1和data2是两个数据集的样本数据
data1 = [...]
data2 = [...]

# 定义标签映射函数
def map_tags(tag):
    if tag in ['B-DNA', 'I-DNA', 'B-RNA', 'I-RNA']:
        return 'B-Disease' if tag.startswith('B-') else 'I-Disease'
    # 添加更多映射规则
    return tag

# 应用标签映射
mapped_data2 = [(word, map_tags(tag)) for word, tag in data2]

# 合并数据集
merged_data = data1 + mapped_data2

# 接下来，您需要对merged_data进行预处理，然后使用BioBERT模型进行训练

【代码运行方式】： 运行上述代码需要Python环境，BioBERT模型和相关的深度学习库，如PyTorch或TensorFlow。

【代码预期运行结果】： 代码将输出映射后的标签和合并后的数据集，这将作为训练BioBERT模型的输入。

【推荐相关链接】：

• BioBERT GitHub
• Hugging Face Transformers
• 深度学习与命名实体识别
• Python数据处理

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据实际情况调整标签映射规则和数据预处理步骤。