使用数据集、标记器和火炬数据集和数据加载器进行动态标记化

Question

我有一个关于“即时”标记化的问题。这个问题是通过阅读“如何使用 Transformers 和 Tokenizers 从头开始​​训练新的语言模型”引发的。最后有这样一句话：“如果您的数据集非常大，您可以选择动态加载和标记示例，而不是作为预处理步骤”。我尝试提出一个将datasets和结合起来的解决方案tokenizers，但没有找到一个好的模式。

我想解决方案需要将数据集包装到 Pytorch 数据集中。

作为文档中的具体示例

import torch

class SquadDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self, encodings):
        # instead of doing this beforehand, I'd like to do tokenization on the fly
        self.encodings = encodings 

    def __getitem__(self, idx):
        return {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}

    def __len__(self):
        return len(self.encodings.input_ids)

train_dataset = SquadDataset(train_encodings)

如何利用标记器的矢量化功能通过“即时”标记化来实现这一点？

Answer 1

2021 年 2 月更新

从 v1.3.0 开始，数据集支持通过该方法对函数进行惰性求值set_transform。因此，您可以直接应用即时标记化，如下所示。

旧答案

最后我选择了这个解决方案。我不喜欢现在在数据集级别控制batch_size。然而，它确实完成了它的工作。

通过这种方式，我们可以利用两个好处：

• 快速索引 HuggingFace 数据集

• HuggingFace 分词器的矢量化功能

class CustomPytorchDataset(Dataset):
    """
    This class wraps the HuggingFace dataset and allows for 
    batch indexing into the dataset. This allows exploiting
    the capabilities of the tokenizer to work on batches.

    NOTE: now we control batch_size at the Dataset level, not
    in the DataLoader therefore the DataLoader should always be
    used with `batch_size=1`.
    """

    def __init__(self, batch_size: int):
        self.batch_size = batch_size
        self.dataset = train_ds          # HuggingFace dataset
        self.tokenizer = bert_tokenizer  # HuggingFace tokenizer

    def __getitem__(self, batch_idx: List[int]):
        instance = self.dataset[batch_idx]

        # tokenize on-the-fly
        tokenized_instance = self.tokenizer(
            instance[text_col], 
            truncation=True, 
            padding=True
        )
        
        return tokenized_instance

    def __len__(self):
        return len(self.dataset)

    def sampler(self):
        # shuffling can be controlled by the sampler, 
        # without touching the dataset
        return BatchSampler(
            SequentialSampler(self), 
            batch_size=self.batch_size, 
            drop_last=True
        )

    @staticmethod
    def collate_fn(batches: List[Dict[str, int]]):
        return {
            k: torch.tensor(v, dtype=torch.int64) 
            for k, v in batches[0].items()
        }