Torchtext下的AG_NEWS数据集进行分类（官方文档代码）_agnews数据集的标签

原链接：Text classification with the torchtext library — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation

 （1）导入数据集（经常会出现数据集下载失败的情况），有大佬的网盘：https://pan.baidu.com/s/1Rz_XoaTZWSRiHGOwkACosQ，提取码：j0no 

下载完直接放到当前打开jupyter notebook的目录下，地址就到AG_NEWS.data文件夹即可

（现在的版本好像要加上root=‘地址’，不然会报错）

import torch
from torchtext.datasets import AG_NEWS
path = r'E:\Notebook\自然语言处\Text_classification_with_the_torchtext_library\AG_NEWS.data'
train_iter = iter(AG_NEWS(root=path, split='train'))

 （2）构建词汇表

from torchtext.data.utils import get_tokenizer #导入分词工具
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator #使用迭代器构建词表
 
tokenizer = get_tokenizer('basic_english') #创建分词器对象，采用英文分词
train_iter = AG_NEWS(root=path, split='train')  #获取数据集，并生成迭代器
 
def yield_tokens(data_iter):
    for _, text in data_iter: #获取每一条的标签label和内容text
        yield tokenizer(text) #对获取内容分词，并返回。yield返回一个迭代器对象
 
#将未能识别的单词设置为<unk>
vocab = build_vocab_from_iterator(yield_tokens(train_iter), specials=["<unk>"]) 
 
#设置<unk>的索引为默认索引，一旦遇到不能识别单词，转为<unk>的索引值
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])

 （3）获取每条数据的label和text

text_pipeline = lambda x: vocab(tokenizer(x)) #获取每一条的text的索引表示
label_pipeline = lambda x: int(x) - 1 #获取对应的label
 
#演示
text_pipeline('here is the an example')
>>> [475, 21, 2, 30, 5297]
label_pipeline('10')
>>> 9<