使用TensorFlow Datasets进行多语言问答数据集加载与转换

技术背景介绍

TensorFlow Datasets (TFDS) 是一个包含多种数据集的集合，可以与 TensorFlow 或其他 Python 机器学习框架（如 Jax）配合使用。所有数据集都以 tf.data.Dataset 的形式提供，能够轻松构建高性能的输入管道。在本教程中，我们将学习如何将 TensorFlow Datasets 加载并转换为文档格式以便下游使用。

核心原理解析

通过 TensorFlow Datasets，您可以简单地加载各种格式的数据集。例如，MLQA（多语言问答数据集）是一个用于评估多语言问答性能的基准数据集。我们将展示如何从此数据集中提取数据，并将其转换为自定义格式的文档以便于处理。

代码实现演示

首先，确保安装必要的 Python 包：

%pip install --upgrade --quiet tensorflow
%pip install --upgrade --quiet tensorflow-datasets

下面是加载 mlqa/en 数据集并将样本转换为文档格式的代码示例：

import ten