Torchtext入门教程必看，带你轻松玩转文本数据处理

什么是torchtext

torchtext是一个为了自然语言处理任务便捷载入数据集而设计的包，能够方便地进行文本数据处理，包括分词、构建词汇表、数值化等操作。

安装torchtext

使用pip进行torchtext安装

pip install torchtext

torchtext使用示例

示例1: 使用tabular数据类型

tabular数据类型用于处理以tabular形式存储的数据。对于tabular数据集的加载和转换，torchtext的TabularDataset尤为适用。

from torchtext.legacy.data import TabularDataset

#读取CSV文件中的数据
train_dataset, test_dataset = TabularDataset.splits(
        path='data',
        train='train.csv',
        test='test.csv',
        format='csv',
        fields=[('id', None),
                ('text', TEXT),
                ('label', LABEL)])

# 打印部分数据内容
print(train_dataset[-1].id, train_dataset[-1].text, train_dataset[-1].label)

示例2: 自定义数据预处理

如果我们需要对原始数据进行定制化处理，torchtext的Dataset实现了一些基础方法，如preprocessing、tokenizing等等。

#自定义数据预处理并调用批次操作
def text_tokenizer(text):
    return text.strip().split()

TEXT = torchtext.data.Field(sequential=True, tokenize=text_tokenizer, lower=True, batch_first=True, fix_length=50)
LABEL = torchtext.data.Field(sequential=False, use_vocab=False)

train_dataset = torchtext.datasets.IMDB(path="./", split='train')
train_dataset.fields['text'] = TEXT
train_dataset.fields['label'] = LABEL
train_iter = torchtext.data.Iterator(train_dataset, batch_size=512, sort=False, repeat=False, train=True)

以上是torchtext入门教程必看，希望能够帮助你快速玩转文本数据处理。