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对于 NLP 爱好者来说 HuggingFace 必定不会生疏，因为当初简直一提到 NLP 就会有 HuggingFace 的名字呈现，HuggingFace 为 NLP 工作提供了保护了一系列开源库的利用和实现，尽管效率不是最高的，然而它为咱们入门和学习提供了十分好的帮忙，明天咱们来看一下用于 NLP 工作的数据集总结。
装置
这一步非常简单，咱们将应用两个开源库。
pip install transformers datasets数据集提供的办法
通过文档咱们看到了一些次要办法。第一个是数据集的列表，能够看到 HuggingFace 提供了 3500 个可用数据集
from datasets import list_datasets, load_dataset, list_metrics, load_metric
# Print all the available datasets
print(list_datasets())要理论应用数据集时能够应用 load_dataset 办法进行加载
dataset = load_dataset('acronym_identification')加载数据集后会返回一个数据集对象。
应用数据集对象
这里的数据集并不是应用传统的 csv 或 excel 格局，而是应用对象模式，该对象以某种构造存储数据集的元数据。当打印数据集时，能够看到：
内置的数据集曾经被拆分好了相应的数据阶段。在 features 和 num_rows 键中阐明了列及样本数量。
数据集对象的查问的在语法上与应用 Pandas DataFrame 的操作十分类似。以下是一些可用于获取无关对象的更多信息的办法。
dataset['train'][0]
特征提取
dataset['train'].features
数据集形容
如果须要无关数据集起源或创立形式的更多信息，还能够取得背景信息和引文等等。
dataset['train'].description
dataset['train'].citation
自定义数据集加载
咱们在最终应用的时候必定会用到本人的数据，这时依然能够将本地 CSV 文件和其余文件类型加载到 Dataset 对象中。例如，假如有一个 CSV 文件，能够简略地将其传递给 load_dataset 办法。
dataset = load_dataset('csv', data_files='train.csv')也能够解决多个 CSV 文件
dataset = load_dataset('csv', data_files=['train.csv', 'test.csv'])当应用 HuggingFace 提供的预训练模型对本人的数据集进行微调时，应用自定义数据集会十分不便。
总结
Hugging Face 为咱们提供了提供的大量资源，使端到端解决大型 NLP 和 ML 工作负载变得容易。尽管在灵活性等某些方面还是有余，然而 Hugging Face 是每个 NLP 爱好者都应该关注的库。
https://www.overfit.cn/post/aac850c9aefd4b7e9543356b383fdb5f
作者：Ram Vegiraju
