数据处理¶
Dataset中通常为原始数据，需要经过一定的数据处理并进行采样组batch，而后通过 paddle.io.DataLoader 为训练或预测使用，PaddleNLP中为其中各环节提供了相应的功能支持。
基于预训练模型的数据处理¶
在使用预训练模型做NLP任务时，需要加载对应的Tokenizer，PaddleNLP在 PreTrainedTokenizer 中内置的 __call__() 方法可以实现基础的数据处理功能。PaddleNLP内置的所有预训练模型的Tokenizer都继承自 PreTrainedTokenizer ，下面以BertTokenizer举例说明：
from paddlenlp.transformers import BertTokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 单句转换（单条数据）
print(tokenizer(text='天气不错')) # {'input_ids': [101, 1921, 3698, 679, 7231, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0]}
# 句对转换（单条数据）
print(tokenizer(text='天气',text_pair='不错')) # {'input_ids': [101, 1921, 3698, 102, 679, 7231, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1]}
# 单句转换（多条数据）
print(tokenizer(text=['天气','不错'])) # [{'input_ids': [101, 1921, 3698, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0]},
# {'input_ids': [101, 679, 7231, 102], 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0]}]
关于 __call__() 方法的其他参数和功能，请查阅PreTrainedTokenizer。
paddlenlp内置的 paddlenlp.datasets.MapDataset 的 map() 方法支持传入一个函数，对数据集内的数据进行统一转换。下面我们以 LCQMC 的数据处理流程为例：
from paddlenlp.transformers import BertTokenizer
from paddlenlp.datasets import load_dataset
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
train_ds = load_dataset('lcqmc', splits='train')
print(train_ds[0]) # {'query': '喜欢打篮球的男生喜欢什么样的女生', 'title': '爱打篮球的男生喜欢什么样的女生', 'label': 1}
可以看到， LCQMC 是一个句对匹配任务，即判断两个句子的意思是否相似的2分类任务。我们需要处理的是key为 query 和 title 的文本数据，我们编写基于 PreTrainedTokenizer 的数据处理函数并传入数据集的 map() 方法。
def convert_example(example, tokenizer):
tokenized_example = tokenizer(
text=example['query'],
text_pair=example['title'])
# 加上label用于训练
tokenized_example['label'] = [example['label']]
return tokenized_example
from functools import partial
trans_func = partial(
convert_example,
tokenizer=tokenizer)
train_ds.map(trans_func)
print(train_ds[0]) # {'input_ids': [101, 1599, 3614, 2802, 5074, 4413, 4638, 4511, 4495,
# 1599, 3614, 784, 720, 3416, 4638, 1957, 4495, 102,
# 4263, 2802, 5074, 4413, 4638, 4511, 4495, 1599, 3614,
# 784, 720, 3416, 4638, 1957, 4495, 102],
# 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
# 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
# 'label': [1]}
可以看到，数据集中的文本数据已经被处理成了模型可以接受的 feature 。
map() 方法有一个重要的参数 batched，当设置为 True 时（默认为 False ），数据处理函数 trans_func() 的输入不再是单条数据，而是数据集的所有数据：
def convert_examples(examples, tokenizer):
querys = [example['query'] for example in examples]
titles = [example['title'] for example in examples]
tokenized_examples = tokenizer(text=querys, text_pair=titles,return_dict=False)
# 加上label用于训练
for idx in range(len(tokenized_examples)):
tokenized_examples[idx]['label'] = [examples[idx]['label']]
return tokenized_examples
from functools import partial
trans_func = partial(convert_examples, tokenizer=tokenizer)
train_ds.map(trans_func, batched=True)
print(train_ds[0]) # {'input_ids': [101, 1599, 3614, 2802, 5074, 4413, 4638, 4511, 4495,
# 1599, 3614, 784, 720, 3416, 4638, 1957, 4495, 102,
# 4263, 2802, 5074, 4413, 4638, 4511, 4495, 1599, 3614,
# 784, 720, 3416, 4638, 1957, 4495, 102],
# 'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
# 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
# 'label': [1]}
可以看到，在本例中两种实现的结果是相同的。但是在诸如阅读理解，对话等任务中，一条原始数据可能会产生多个 feature 的情况（参见 run_squad.py ）通常需要将 batched 参数设置为 True 。
map() 方法还有一个 num_workers 参数，当其大于0时进行多进程数据处理，可以提高处理速度。但是需要注意如果在数据处理的函数中用到了 数据index 的相关信息，多进程处理可能会导致错误的结果。
关于 map() 方法的其他参数和 paddlenlp.datasets.MapDataset 的其他数据处理方法，请查阅 dataset 。
Batchify¶
PaddleNLP内置了多种collate function，配合 paddle.io.BatchSampler 可以协助用户简单的完成组batch的操作。
我们继续以 LCQMC 的数据处理流程为例。从上一节最后可以看到，处理后的单条数据是一个 字典 ，包含 input_ids ， token_type_ids 和 label 三个key。
其中 input_ids 和 token_type_ids 是需要进行 padding 操作后输入模型的，而 label 是需要 stack 之后传入loss function的。
因此，我们使用PaddleNLP内置的 Dict() ，Stack() 和 Pad() 函数整理batch中的数据。最终的 batchify_fn() 如下：
from paddlenlp.data import Dict, Stack, Pad
# 使用Dict函数将Pad，Stack等函数与数据中的键值相匹配
train_batchify_fn = lambda samples, fn=Dict({
'input_ids': Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id),
'token_type_ids': Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id),
'label': Stack(dtype="int64")
}): fn(samples)
之后使用 paddle.io.BatchSampler 和 batchify_fn() 构建 paddle.io.DataLoader ：
from paddle.io import DataLoader, BatchSampler
train_batch_sampler = BatchSampler(train_ds, batch_size=2, shuffle=True)
train_data_loader = DataLoader(dataset=train_ds, batch_sampler=train_batch_sampler, collate_fn=train_batchify_fn)
到此，一个完整的数据准备流程就完成了。关于更多batchify方法，请查阅 collate。
Note
当需要进行 单机多卡 训练时，需要将
BatchSampler更换为DistributedBatchSampler。更多有关paddle.io.BatchSampler的信息，请查阅 BatchSampler。当需要诸如batch内排序，按token组batch等更复杂的组batch功能时。可以使用PaddleNLP内置的
SamplerHelper。相关用例请参考 reader.py。
基于非预训练模型的数据处理¶
在使用非预训练模型做NLP任务时，我们可以借助PaddleNLP内置的 JiebaTokenizer 和 Vocab 完成数据处理的相关功能，整体流程与使用预训练模型基本相似。我们以中文情感分析 ChnSentiCorp 数据集为例：
from paddlenlp.data import JiebaTokenizer, Vocab
from paddlenlp.datasets import load_dataset
train_ds = load_dataset('chnsenticorp', splits='train')
print(train_ds[0]) # {'text': '选择珠江花园的原因就是方便，有电动扶梯直接到达海边，周围餐馆、食廊、商场、超市、摊位一应俱全。
# 酒店装修一般，但还算整洁。 泳池在大堂的屋顶，因此很小，不过女儿倒是喜欢。 包的早餐是西式的，还算丰富。
# 服务吗，一般', 'label': 1}
# 从本地词典文件构建Vocab
vocab = Vocab.load_vocabulary('./senta_word_dict.txt', unk_token='[UNK]', pad_token='[PAD]')
# 使用Vocab初始化JiebaTokenizer
tokenizer = JiebaTokenizer(vocab)
Note
Vocab除了可以从本地词典文件初始化之外，还提供多种初始化方法，包括从dictionary创建、从数据集创建等。详情请查阅Vocab。除了使用内置的
JiebaTokenizer外，用户还可以使用任何自定义的方式或第三方库进行分词，之后使用Vocab.to_indices()方法将token转为id。
之后与基于预训练模型的数据处理流程相似，编写数据处理函数并传入 map() 方法：
def convert_example(example, tokenizer):
input_ids = tokenizer.encode(example["text"])
valid_length = [len(input_ids)]
label = [example["label"]]
return input_ids, valid_length, label
trans_fn = partial(convert_example, tokenizer=tokenizer)
train_ds.map(trans_fn)
print(train_ds[0]) # ([417329, 128448, 140437, 173188, 118001, 213058, 595790, 1106339, 940533, 947744, 169206,
# 421258, 908089, 982848, 1106339, 35413, 1055821, 4782, 377145, 4782, 238721, 4782, 642263,
# 4782, 891683, 767091, 4783, 672971, 774154, 1250380, 1106339, 340363, 146708, 1081122,
# 4783, 1, 943329, 1008467, 319839, 173188, 909097, 1106339, 1010656, 261577, 1110707,
# 1106339, 770761, 597037, 1068649, 850865, 4783, 1, 993848, 173188, 689611, 1057229, 1239193,
# 173188, 1106339, 146708, 427691, 4783, 1, 724601, 179582, 1106339, 1250380],
# [67],
# [1])
可以看到，原始数据已经被处理成了 feature 。但是这里我们发现单条数据并不是一个 字典 ，而是 元组 。所以我们的 batchify_fn() 也要相应的做一些调整：
from paddlenlp.data import Tuple, Stack, Pad
# 使用Tuple函数将Pad，Stack等函数与数据中的键值相匹配
train_batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple((
Pad(axis=0, pad_val=vocab.token_to_idx.get('[PAD]', 0)), # input_ids
Stack(dtype="int64"), # seq len
Stack(dtype="int64") # label
)): fn(samples)
可以看到，Dict() 函数是将单条数据中的键值与 Pad() 等函数进行对应，适用于单条数据是字典的情况。而 Tuple() 是通过单条数据中不同部分的index进行对应的。
所以需要 注意 的是 convert_example() 方法和 batchify_fn() 方法的匹配。
之后的流程与基于预训练模型的数据处理相同。