数据集文档

加载文本数据

Hugging Face's logo
加入 Hugging Face 社区

并获得增强的文档体验

开始使用

加载文本数据

本指南向您展示如何加载文本数据集。要了解如何加载任何类型的数据集,请查看通用加载指南

文本文件是存储数据集最常见的文件类型之一。默认情况下,🤗 Datasets 逐行采样文本文件以构建数据集。

>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("text", data_files={"train": ["my_text_1.txt", "my_text_2.txt"], "test": "my_test_file.txt"})

# Load from a directory
>>> dataset = load_dataset("text", data_dir="path/to/text/dataset")

要按段落甚至整个文档采样文本文件,请使用 sample_by 参数

# Sample by paragraph
>>> dataset = load_dataset("text", data_files={"train": "my_train_file.txt", "test": "my_test_file.txt"}, sample_by="paragraph")

# Sample by document
>>> dataset = load_dataset("text", data_files={"train": "my_train_file.txt", "test": "my_test_file.txt"}, sample_by="document")

您还可以使用 grep 模式来加载特定文件

>>> from datasets import load_dataset
>>> c4_subset = load_dataset("allenai/c4", data_files="en/c4-train.0000*-of-01024.json.gz")

要通过 HTTP 加载远程文本文件,请传递 URL

>>> dataset = load_dataset("text", data_files="https://huggingface.co/datasets/lhoestq/test/resolve/main/some_text.txt")

要加载 XML 数据,您可以使用 “xml” 加载器,它等同于 sample_by=“document” 的 “text”

>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("xml", data_files={"train": ["my_xml_1.xml", "my_xml_2.xml"], "test": "my_xml_file.xml"})

# Load from a directory
>>> dataset = load_dataset("xml", data_dir="path/to/xml/dataset")
< > 更新 在 GitHub 上