Stojke42/multilang_sst

global_label={0:'Negative', 1:'Positive',2:'Neutral'}

label2id_custom={0: 2, 1: 0, 2: 1}

train_label = [label2id_custom[x] for x in train_label]
dev_label = [label2id_custom[x] for x in dev_label]

本数据集的标签映射与转换流程如下：
1. 定义全局标签字典（global_label）：`{0:'Negative（负面标签）', 1:'Positive（正面标签）',2:'Neutral（中性标签）'}`
2. 构建自定义标签ID映射字典（label2id_custom）：`{0: 2, 1: 0, 2: 1}`
3. 采用列表推导式对训练集标签进行批量转换：`train_label = [label2id_custom[x] for x in train_label]`，即遍历原训练集标签的每个元素，通过自定义映射字典替换为对应的新标签ID
4. 采用完全相同的列表推导式对开发集标签进行批量转换：`dev_label = [label2id_custom[x] for x in dev_label]`

原始信息汇总

数据集标签映射

全局标签定义

• 0: Negative
• 1: Positive
• 2: Neutral

自定义标签映射

• 0: 2
• 1: 0
• 2: 1

训练和验证标签转换

• 训练标签（train_label）和验证标签（dev_label）根据自定义标签映射进行转换。