关于数据集的问题
Youggls opened this issue · 6 comments
尊敬的作者您好，
非常感谢您分享您的代码，您的研究工作对我的科研工作有很大的帮助。
关于您的训练数据我有一些问题，看到代码中 run_config/train-enzh-self.json 文件有 /path/to/CLS_src/train_zh.text.wordseg.norm.bpe 和 /path/to/CLS_tgt/train_en.sum.norm.tok.lowercase.bpe 这样的文件。我的理解是这里给出的应该是分词后的中英文文件。
想问一下您，具体分词的细节是怎么实现的，使用了什么分词器（是Google的sentencepiece吗）。能否给出更详细的数据处理流程呢？
非常感谢您在百忙之中解答我的问题！
再次感谢您的分享。
Youggls，你好：
对于数据集的处理，我们基本上是follow前人工作（NCLS和ATS）进行处理的。在本工作里的数据处理流程大致如下：
1）对于zh->en，我们首先使用Stanford CoreNLP toolkit进行分词，而后使用mosesdecoder/scripts/tokenizer里的normalize-punctuation.perl（对zh，en处理）和tokenizer.perl（对en端处理），en端做lowercase，并做句子过长截断处理（zh200，en120），之后采用subword-nmt-master进行bpe的学习，再apply到所有数据集上；之后构建词表，开始训练。
2）对于en->zh，对en端切词并做lowercase，对zh端切字，做句子过长截断处理（en200，zh150）；之后构建词表并开始训练。
也建议你去看一下NCLS论文里的设置，以免有一些细节可能被上述过程所遗漏。
希望这对你能有所帮助。
非常感谢您的解释和分享！祝您科研工作顺利~
XL2248，您好：
能提供一下预处理后的数据集嘛？
czq1999，你好，
感谢你的关注。目前我们没有这个版权去散播这些数据集，你可以从原文那里下载下来，比如LCSTS和对应的英文，后续我会尽快把我处理数据的脚本开源出来。
希望能对你有所帮助。
Hi，提取数据时可参考preprocessing_scripts里的脚本，之后按照上面说的方式this进行处理即可。
也祝你科研顺利~