mindspore/docs/api/api_python/dataset/mindspore.dataset.SST2Datas...

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mindspore.dataset.SST2Dataset
=============================
.. py:class:: mindspore.dataset.SST2Dataset(dataset_dir, usage=None, num_samples=None, num_parallel_workers=None, shuffle=Shuffle.GLOBAL, num_shards=None, shard_id=None, cache=None)
读取和解析SST2数据集的源数据集。
数据集中train.tsv文件和dev.tsv有两列 `[sentence, label]`
数据集中test.tsv文件中有一列 `[sentence]`
`sentence` 列和 `label` 列的数据类型都是string。
参数:
- **dataset_dir** (str) - 包含数据集文件的根目录路径。
- **usage** (str, 可选) - 指定数据集的子集,可取值为'train'、'test'或'dev'。
取值为'train'时将会读取67,349个训练样本取值为'test'时将会读取1,821个测试样本取值为'dev'时将会读取872个样本。默认值None读取train中样本。
- **num_samples** (int, 可选) - 指定从数据集中读取的样本数。默认值None读取全部样本。
- **num_parallel_workers** (int, 可选) - 指定读取数据的工作线程数。默认值None使用mindspore.dataset.config中配置的线程数。
- **shuffle** (Union[bool, Shuffle], 可选) - 每个epoch中数据混洗的模式支持传入bool类型与枚举类型进行指定。默认值`Shuffle.GLOBAL`
如果 `shuffle` 为False则不混洗如果 `shuffle` 为True等同于将 `shuffle` 设置为mindspore.dataset.Shuffle.GLOBAL。
通过传入枚举变量设置数据混洗的模式:
- **Shuffle.GLOBAL**:混洗样本。
- **num_shards** (int, 可选) - 指定分布式训练时将数据集进行划分的分片数。默认值None。指定此参数后 `num_samples` 表示每个分片的最大样本数。
- **shard_id** (int, 可选) - 指定分布式训练时使用的分片ID号。默认值None。只有当指定了 `num_shards` 时才能指定此参数。
- **cache** (DatasetCache, 可选) - 单节点数据缓存服务,用于加快数据集处理,详情请阅读 `单节点数据缓存 <https://www.mindspore.cn/tutorials/experts/zh-CN/master/dataset/cache.html>`_ 。默认值None不使用缓存。
异常:
- **RuntimeError** - `dataset_dir` 参数所指向的文件目录不存在或缺少数据集文件。
- **ValueError** - `num_parallel_workers` 参数超过系统最大线程数。
- **RuntimeError** - 指定了 `num_shards` 参数,但是未指定 `shard_id` 参数。
- **RuntimeError** - 指定了 `shard_id` 参数,但是未指定 `num_shards` 参数。
- **ValueError** - `shard_id` 参数值错误小于0或者大于等于 `num_shards`
**关于SST2数据集**
Stanford Sentiment Treebank是一个具有完全标记解析树的语料库可以对语言中情感的合成效果进行完整的分析。
语料库基于Pang和Lee2005介绍的数据集由11855个从电影评论中提取的句子组成。它是用斯坦福解析器解析的
共包含215154个来自这些解析树的独特短语每个短语都由3个人类评委进行注释。
以下为原始SST2数据集的结构您可以将数据集文件解压得到如下的文件结构并通过MindSpore的API进行读取。
.. code-block::
.
└── sst2_dataset_dir
├── train.tsv
├── test.tsv
├── dev.tsv
└── original
**引用:**
.. code-block::
@inproceedings{socher-etal-2013-recursive,
title = {Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank},
author = {Socher, Richard and Perelygin, Alex and Wu, Jean and Chuang, Jason and Manning,
Christopher D. and Ng, Andrew and Potts, Christopher},
booktitle = {Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
month = oct,
year = {2013},
address = {Seattle, Washington, USA},
publisher = {Association for Computational Linguistics},
url = {https://www.aclweb.org/anthology/D13-1170},
pages = {1631--1642},
}
.. include:: mindspore.dataset.api_list_vision.rst