Flair项目教程：如何加载自定义数据集进行模型训练-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_01136/article/details/148391774

Flair项目教程：如何加载自定义数据集进行模型训练

flair 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fla/flair

前言

在自然语言处理(NLP)任务中，使用自定义数据集训练模型是一个常见需求。Flair作为一个强大的NLP框架，提供了灵活的数据集加载机制。本文将详细介绍如何在Flair中加载不同类型的自定义数据集，包括序列标注任务和文本分类任务。

序列标注数据集的加载

序列标注是NLP中的基础任务，如命名实体识别(NER)、词性标注(POS)等。Flair提供了ColumnCorpus类来加载这类数据集。

数据格式说明

典型的序列标注数据集采用列格式存储，每行代表一个词，每列代表不同层次的标注信息。例如：

George N B-PER
Washington N I-PER
went V O
to P O
Washington N B-LOC

其中：

第一列：单词本身
第二列：粗粒度词性标签
第三列：BIO格式的命名实体标签
空行表示句子分隔

加载步骤

首先定义列到标注类型的映射关系
指定包含训练集、开发集和测试集的文件夹路径
初始化ColumnCorpus对象

from flair.data import Corpus
from flair.datasets import ColumnCorpus

# 定义列映射关系
columns = {0: 'text', 1: 'pos', 2: 'ner'}

# 数据文件夹路径
data_folder = '/path/to/data/folder'

# 初始化语料库
corpus = ColumnCorpus(data_folder, columns,
                     train_file='train.txt',
                     test_file='test.txt',
                     dev_file='dev.txt')

数据检查

加载完成后，可以通过以下方式检查数据：

# 查看训练集句子数量
print(len(corpus.train))

# 查看第一个句子的NER标注
print(corpus.train[0].to_tagged_string('ner'))

# 查看第二个句子的POS标注
print(corpus.train[1].to_tagged_string('pos'))

文本分类数据集的加载

对于文本分类任务，Flair提供了两种加载自定义数据集的方式：CSV格式和FastText格式。

CSV格式加载

当数据集以CSV格式存储时，可以使用CSVClassificationCorpus类加载。

数据准备

确保数据文件夹中包含：

train.csv
dev.csv
test.csv

加载示例

from flair.data import Corpus
from flair.datasets import CSVClassificationCorpus

data_folder = '/path/to/data'

# 定义列名映射
column_name_map = {
    4: "text",          # 第4列是文本
    1: "label_topic",   # 第1列是主题标签
    2: "label_subtopic" # 第2列是子主题标签
}

corpus = CSVClassificationCorpus(
    data_folder,
    column_name_map,
    skip_header=True,   # 跳过CSV头部
    delimiter='\t'      # 使用制表符分隔
)

FastText格式加载

FastText格式是另一种常见的文本分类数据格式。

数据格式说明

每行格式如下：

__label__<label_1> <text>
__label__<label_1> __label__<label_2> <text>

目录结构要求

/resources/tasks/imdb/train.txt
/resources/tasks/imdb/dev.txt
/resources/tasks/imdb/test.txt

加载示例

from flair.data import Corpus
from flair.datasets import ClassificationCorpus

data_folder = '/path/to/data/folder'

corpus = ClassificationCorpus(
    data_folder,
    label_type='topic'  # 指定标签类型名称
)