WMT16

class paddle.text.datasets. WMT16 [源代码]

该类是对WMT16 <[http://www.statmt.org/wmt16/](http://www.statmt.org/wmt16/)>_ 测试数据集实现。 ACL2016多模态机器翻译。有关更多详细信息，请访问此网站： http://www.statmt.org/wmt16/multimodal-task.html#task1

如果您任务中使用了该数据集，请引用如下论文： Multi30K: Multilingual English-German Image Descriptions.

  1. @article{elliott-EtAl:2016:VL16,
  2.     author    = {{Elliott}, D. and {Frank}, S. and {Sima"an}, K. and {Specia}, L.},
  3.     title     = {Multi30K: Multilingual English-German Image Descriptions},
  4.     booktitle = {Proceedings of the 6th Workshop on Vision and Language},
  5.     year      = {2016},
  6.     pages     = {70--74},
  7.     year      = 2016
  8. }

参数

  • data_file（str）- 保存数据集压缩文件的路径，如果参数:attr:download设置为True，可设置为None。

默认值为None。 - mode（str）- ‘train’, ‘test’ 或 ‘val’。默认为’train’。 - src_dict_size（int）- 源语言词典大小。默认为-1。 - trg_dict_size（int) - 目标语言测点大小。默认为-1。 - lang（str）- 源语言，’en’ 或 ‘de’。默认为 ‘en’。 - download（bool）- 如果:attr:data_file未设置，是否自动下载数据集。默认为True。

返回值

Dataset，WMT16数据集实例。

代码示例

  1. import paddle
  2. from paddle.text.datasets import WMT16
  4. class SimpleNet(paddle.nn.Layer):
  5.     def __init__(self):
  6.         super(SimpleNet, self).__init__()
  8.     def forward(self, src_ids, trg_ids, trg_ids_next):
  9.         return paddle.sum(src_ids), paddle.sum(trg_ids), paddle.sum(trg_ids_next)
  12. wmt16 = WMT16(mode='train', src_dict_size=50, trg_dict_size=50)
  14. for i in range(10):
  15.     src_ids, trg_ids, trg_ids_next = wmt16[i]
  16.     src_ids = paddle.to_tensor(src_ids)
  17.     trg_ids = paddle.to_tensor(trg_ids)
  18.     trg_ids_next = paddle.to_tensor(trg_ids_next)
  20.     model = SimpleNet()
  21.     src_ids, trg_ids, trg_ids_next = model(src_ids, trg_ids, trg_ids_next)
  22.     print(src_ids.numpy(), trg_ids.numpy(), trg_ids_next.numpy())