Hugging Face实战-系列教程19：文本摘要建模实战1 之 数据清洗（中文商城评价数据处理方法）

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文本摘要建模实战1 之 数据清洗
文本摘要建模实战2 之 Tokenizer处理

1 任务概述

1.1 任务概述

1. 摘要任务要去解决一个什么事情呢
2. 就是输入一个文章，输出一个总结归纳性的文字或者标题
3. 输入也是文本，输出也是文本的text-to-text任务
4. 对原本的文本进行精简，输入长文本，输出短文本
5. 用一个长文本生成一个标题，用一个标题生成一个长文本，都是文本摘要建模的任务

1.2 数据与任务解析

数据下载链接，也可以通过代码中加载

这个数据集也是Hugging Face内置的数据集，这个数据集有多个语言版本，我们选中文的就好：

这个数据中我们主要关注两个字段：（review_body和review_title）,其他的我们暂时不需要用，这个数据中body就是我们的输入，title就是我们的标签输出

1.3 数据展示

from datasets import load_dataset
chinese_dataset = load_dataset("A:/amazon_reviews_multi")
chinese_dataset

1. 从datasets 模块导入load_dataset方法
2. 从本地路径加载数据
3. 打印出数据

DatasetDict({
?train: Dataset({
??features: [‘id’, ‘text’, ‘label’, ‘label_text’],
??num_rows: 200000
?})
?validation: Dataset({
??features: [‘id’, ‘text’, ‘label’, ‘label_text’],
??num_rows: 5000
?})
?test: Dataset({
??features: [‘id’, ‘text’, ‘label’, ‘label_text’],
??num_rows: 5000
?})
})

这个数据集中，数据是比较大的，因为包含了各种各样的数据，训练集达到 了20万，验证测试都是5千

def show_samples(dataset, num_samples=3, seed=40):
    sample = dataset["train"].shuffle(seed=seed).select(range(num_samples))
    for example in sample:
        print(f"\n'>> Title: {example['review_title']}'")
        print(f"'>> Review: {example['review_body']}'")
show_samples(chinese_dataset)

1. 展示样本函数
2. 从训练集中展示选取3条数据样本
3. 遍历取出样本
4. 打印标题
5. 打印长文本

‘>> Title: 重修版的结局’ ’
‘>> Review:’
重修版的结局还是跟原版没什么很大出入…虽然说把原来伏笔用上句式古风可是结局感觉给人有点仓促’
‘>> Title: 盗版书！！！’
‘>> Review:’
这是盗版书，中间翻不开，胶装在一起的，如果想要翻开看全图，书都要撕掉的感觉，装订特别烂，我才翻了几次就有掉页的趋势，后悔后悔’
‘>> Title: 一分钱一分货’ ‘>> Review: 除了便宜真没什么好的，即便4档面包靠里一面还是会胡，设7档有什么意义。’

2 数据预处理

2.1 查看所有类别

1. 数据种类挺多的，咱们训练次数比较少，就选一个类别的
2. 先转换成pandas格式来统计
3. 书比较多，数据还算可以，咱们就用书的来玩

chinese_dataset.set_format("pandas")#格式转pnadas，这点用着还挺方便
chinese_df = chinese_dataset["train"][:]#对训练数据统计
# 前20个类别的数量
chinese_df["product_category"].value_counts()[:20]

1. 格式转pnadas，这点用着还挺方便
2. 取出训练数据
3. 对训练数据进行各个列的值进行统计，打印统计结果

book???63058
digital_ebook_purchase???19006
apparel???11804
shoes???9877
beauty???9401
kitchen???9170
home???8222
other???7525
grocery???7425
wireless???6432
baby_product???6172
drugstore???6072
sports???6015
pc???4821
toy???3670
home_improvement???3239
watch???3133
electronics???3059
luggage???2984
office_product 2855
Name: product_category, dtype: int64

很明显书占的最多，就只要书这个类别了，看看转换成pandas数据格式后的数据展示，前五条：

2.2 只要书这个类别

def filter_books(example):
    return ( example["product_category"] == "book")
chinese_dataset.reset_format()
chinese_dataset = chinese_dataset.filter(filter_books)
show_samples(chinese_dataset)

1. 过滤类别的函数
2. 返回只要书的类别
3. 首先转换为 Hugging Face要求的数据格式
4. 把选用类别的函数给到它
5. 再用展示样本的函数进行展示

打印结果：

’ Title: 非常推荐！’
‘>> Review: 一本从教育学角度考察慕课发展的书 对理清慕课发展历程非常有帮助！’
‘>> Title: 唠叨’
‘>> Review: 一个人的碎碎念，就是没地方唠叨了，全跑书里来喋喋不休’
‘>> Title: 心碎’
‘>> Review:
只有一层塑料袋装着，到的时候皱皱巴巴不成样子，我的地图啊，亚马逊你让我太失望了（还跟那么多书一起买的，包装都没有），心碎’

这种方法是huggingface推荐的，感觉我先pandas处理好再转换成Hugging Face的数据格式也可以

看一下筛选后的数据维度：

chinese_dataset

DatasetDict({
??train: Dataset({
????features: [‘review_id’, ‘product_id’, ‘reviewer_id’, ‘stars’, ‘review_body’, ‘review_title’, ‘language’, ‘product_category’],
????num_rows: 63058
??})
??validation: Dataset({
????features: [‘review_id’, ‘product_id’, ‘reviewer_id’, ‘stars’, ‘review_body’, ‘review_title’, ‘language’, ‘product_category’],
????num_rows: 1563
??})
test: Dataset({
????features: [‘review_id’, ‘product_id’, ‘reviewer_id’, ‘stars’, ‘review_body’, ‘review_title’, ‘language’, ‘product_category’],
????num_rows: 1567
??})
})

现在我们训练集只有6万条数据了，验证测试都是1500条多

2.3 标签处理

• 过滤掉标签太短的，这样不利于建模
• 我们希望预测出来的结果别就两个字

books_dataset = chinese_dataset.filter(lambda x: len(x["review_title"]) > 4)

标签必须要大于4个词的数据我们才要

再看一下我们的数据

books_dataset

DatasetDict({
??train: Dataset({
????features: [‘review_id’, ‘product_id’, ‘reviewer_id’, ‘stars’, ‘review_body’, ‘review_title’, ‘language’, ‘product_category’],
????num_rows: 36452
??})
??validation: Dataset({
????features: [‘review_id’, ‘product_id’, ‘reviewer_id’, ‘stars’, ‘review_body’, ‘review_title’, ‘language’, ‘product_category’],
????num_rows: 902
??})
test: Dataset({
??features: [‘review_id’, ‘product_id’, ‘reviewer_id’, ‘stars’, ‘review_body’, ‘review_title’, ‘language’, ‘product_category’],
??num_rows: 904
??})
})

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