muhammadravi251001/multilingual-nli-dataset

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license: openrail
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from datasets import load_dataset, Dataset, DatasetDict
import pandas as pd

data_files = {"train": "multilingual_nli_train_df.csv",
"validation": "multilingual_nli_validation_df.csv",
"test": "multilingual_nli_test_df.csv"}

dataset = load_dataset("muhammadravi251001/multilingual-nli-dataset", data_files=data_files)

selected_columns = ["premise", "hypothesis", "label"]
# selected_columns = dataset.column_names['train'] # Uncomment this line to retrieve all of the columns

df_train = pd.DataFrame(dataset["train"])
df_train = df_train[selected_columns]

df_val = pd.DataFrame(dataset["validation"])
df_val = df_val[selected_columns]

df_test = pd.DataFrame(dataset["test"])
df_test = df_test[selected_columns]

train_dataset = Dataset.from_dict(df_train)
validation_dataset = Dataset.from_dict(df_val)
test_dataset = Dataset.from_dict(df_test)

dataset = DatasetDict({"train": train_dataset, "validation": validation_dataset, "test": test_dataset})

df_multilingual_train = pd.DataFrame(dataset['train'])
df_multilingual_validation = pd.DataFrame(dataset['validation'])
df_multilingual_test = pd.DataFrame(dataset['test'])
```

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• muhammadravi251001/multilingual-nli-dataset

数据文件

• 训练集：multilingual_nli_train_df.csv
• 验证集：multilingual_nli_validation_df.csv
• 测试集：multilingual_nli_test_df.csv

数据列

• premise
• hypothesis
• label

数据集加载

• 使用 load_dataset 函数加载数据集。

数据处理

• 将数据集转换为 Pandas DataFrame。
• 选择特定列进行处理。
• 将处理后的数据转换为 Dataset 对象。

数据集结构

• 包含训练集、验证集和测试集。