创建 `DatasetBuilder`¶

数据集的贡献通过定义一个 DatasetBuilder 的子类来实现。一个合格的 DatasetBuilder 需要遵循一些协议和规范。

下面我们以 LCQMC 为例了解一下 DatasetBuilder 通常需要包含哪些方法和参数。

成员变量¶

from paddle.dataset.common import md5file
from paddle.utils.download import get_path_from_url
from paddlenlp.utils.env import DATA_HOME

class LCQMC(DatasetBuilder):
    """
    LCQMC:A Large-scale Chinese Question Matching Corpus
    More information please refer to `https://www.aclweb.org/anthology/C18-1166/`

    """
    lazy = False
    URL = "https://bj.bcebos.com/paddlehub-dataset/lcqmc.tar.gz"
    MD5 = "62a7ba36f786a82ae59bbde0b0a9af0c"
    META_INFO = collections.namedtuple('META_INFO', ('file', 'md5'))
    SPLITS = {
        'train': META_INFO(
            os.path.join('lcqmc', 'train.tsv'),
            '2193c022439b038ac12c0ae918b211a1'),
        'dev': META_INFO(
            os.path.join('lcqmc', 'dev.tsv'),
            'c5dcba253cb4105d914964fd8b3c0e94'),
        'test': META_INFO(
            os.path.join('lcqmc', 'test.tsv'),
            '8f4b71e15e67696cc9e112a459ec42bd'),
    }

首先贡献的数据集需要继承 paddlenlp.datasets.DatasetBuilder 类，类名格式为camel case。之后应该添加一段注释，简要说明数据集的来源等信息。之后需定义以下成员变量：

lazy ：数据集的默认类型。False 对应 MapDataset ，True 对应 IterDataset 。
URL ：数据集压缩包下载地址，需提供有效并稳定的下载链接。如果数据集不是压缩包，可以不再这里提供。
MD5 ：数据集压缩包的md5值，用于文件校验，如果数据集文件不是压缩包，可以不再这里提供。
META_INFO ：数据集split信息格式。
SPLITS ：数据集的split信息，包含数据集解压后的不同文件的具体位置，文件名，md5值等，如果数据集不是压缩包则通常在这里提供下载地址，还可以包含诸如不同文件对应的文件读取参数等信息。

除此之外，不同的数据集可能还需要诸如 VOCAB_INFO 等其他成员变量（参见 iwslt15.py ）。或者成员变量会有其他格式。贡献者可以根据实际情况自行调整。

Note

如果贡献的数据集没有子数据集，那么 DatasetBuilder 必须包含 SPLITS 成员变量，且该变量必须是一个字典，字典的key是该数据集包含的splits。
如果贡献的数据集有子数据集，那么 DatasetBuilder 必须包含 BUILDER_CONFIGS 成员变量，且该变量必须是一个字典，字典的key是该数据集包含的子数据集的 name 。字典的value是包含该数据集的子数据集split信息的字典，key值必须是 splits 。具体格式（参见 glue.py ）

`_get_data()` 方法¶

def _get_data(self, mode, **kwargs):
    ''' Check and download Dataset '''
    default_root = os.path.join(DATA_HOME, self.__class__.__name__)
    filename, data_hash = self.SPLITS[mode]
    fullname = os.path.join(default_root, filename)
    if not os.path.exists(fullname) or (data_hash and
                                        not md5file(fullname) == data_hash):
        get_path_from_url(self.URL, default_root, self.MD5)

    return fullname

_get_data() 方法根据传入的 mode 和数据集的split信息定位到具体数据集文件。首先进行md5值校验本地文件，若校验失败则调用 paddle.utils.download.get_path_from_url() 方法下载并校验数据集文件，最后返回数据集文件的本地地址。

`_read()` 方法¶

def _read(self, filename):
    """Reads data."""
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        head = None
        for line in f:
            data = line.strip().split("\t")
            if not head:
                head = data
            else:
                query, title, label = data
                yield {"query": query, "title": title, "label": label}

_read() 方法根据传入的文件地址读取数据。该方法必须是一个生成器，以确保 DatasetBuilder 可以构造 MapDataset 和 IterDataset 两种数据集。当不同split对应的数据文件读取方式不同时，该方法还需要支持 split 参数，并支持不同split下的读取方式。

Note

该方法提供的每条example都应是一个 Dictionary 对象。
DatasetBuilder 在生成Dataset时提供了将class label转换为id的功能。如果用户需要此功能，需要将example中label对应的key设置为 “label” 或 “labels” ，并在类中正确添加 get_labels() 方法。

`get_labels()` 方法¶

def get_labels(self):
    """
    Return labels of the LCQMC object.
    """
    return ["0", "1"]

get_labels() 方法返回一个由该数据集中所有label组成的list。用于将数据集中的class label转换为id，并且这个list之后会作为实例变量传给生成的数据集。

`get_vocab()` 方法¶

如果数据集提供词典文件，则需要加入 get_vocab() 方法和 VOCAB_INFO 变量。

该方法会根据 VOCAB_INFO 变量返回一个包含数据集词典信息的 Dictionary 对象并作为实例变量传给生成的数据集。用于在训练过程中初始化 paddlenlp.data.Vocab 对象。该方法的写法请参考 iwslt15.py 。

Note

贡献数据集时 get_labels() 和 get_vocab() 方法是可选的，视具体数据集内容而定。 _read() 和 _get_data() 方法是 必须包含 的。
如果您不希望在数据获取过程中进行md5值校验，可以不用给出相关成员变量和校验代码。

创建 DatasetBuilder¶

成员变量¶

_get_data() 方法¶

_read() 方法¶

get_labels() 方法¶

get_vocab() 方法¶

创建 `DatasetBuilder`¶

`_get_data()` 方法¶

`_read()` 方法¶

`get_labels()` 方法¶

`get_vocab()` 方法¶