qianfan.dataset.local_data_operators package

class qianfan.dataset.local_data_operators.BaseLocalFilterOperator(filter_column: str, text_language: str = 'ZH', **kwargs: Any)

Bases: ABC

base class for data filtering

class qianfan.dataset.local_data_operators.BaseLocalMapOperator

Bases: BaseModel, ABC

base class for data mapping

class qianfan.dataset.local_data_operators.LocalCheckCharacterRepetitionFilter(filter_column: str, character_repetition_length: Optional[int] = None, character_repetition_max_cutoff: Optional[float] = None, **kwargs: Any)

Bases: BaseLocalFilterOperator

remove entry with high repetition ratio

class qianfan.dataset.local_data_operators.LocalCheckEachSentenceIsLongEnoughFilter(filter_column: str, short_sentence_ratio_max_cutoff: float = 0.6, short_sentence_max_cutoff: int = 5, **kwargs: Any)

Bases: BaseLocalFilterOperator

check sentence length

class qianfan.dataset.local_data_operators.LocalCheckFlaggedWordsFilter(filter_column: str, sentence_piece_model_path: str, words_augmentation_group_sizes: Optional[List[int]] = None, words_augmentation_join_char: Optional[str] = None, flagged_words_max_cutoff: Optional[float] = None, **kwargs: Any)

Bases: BaseLocalFilterOperator

check flagged words

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Bases: BaseLocalFilterOperator

check special characters

qianfan.dataset.local_data_operators.check_stopwords module

data operator for local using

class qianfan.dataset.local_data_operators.check_stopwords.LocalCheckStopwordsFilter(filter_column: str, sentence_piece_model_path: str, words_augmentation_group_sizes: Optional[List[int]] = None, words_augmentation_join_char: Optional[str] = None, stopwords_max_cutoff: Optional[float] = None, **kwargs: Any)

Bases: BaseLocalFilterOperator

check stopwords

qianfan.dataset.local_data_operators.check_word_number module

data operator for local using

class qianfan.dataset.local_data_operators.check_word_number.LocalCheckWordNumberFilter(filter_column: str, sentence_piece_model_path: str, number_words_min_cutoff: Optional[int] = None, number_words_max_cutoff: Optional[int] = None, **kwargs: Any)

Bases: BaseLocalFilterOperator

check word number

qianfan.dataset.local_data_operators.check_word_repetition_filter module

data operator for local using

class qianfan.dataset.local_data_operators.check_word_repetition_filter.LocalCheckWordRepetitionFilter(filter_column: str, sentence_piece_model_path: str, word_repetition_length: Optional[int] = None, word_repetition_max_cutoff: Optional[float] = None, **kwargs: Any)

Bases: BaseLocalFilterOperator

remove entry with high repetition ratio

qianfan.dataset.local_data_operators.consts module

constants of local data operator

qianfan.dataset.local_data_operators.utils module

utilities for local data operators

class qianfan.dataset.local_data_operators.utils.SentencePieceTokenizer(sentencepiece_model_path: str)

Bases: object

sentencepiece package tokenizer

tokenize(document: str, join_on_whitespace: bool = False) → Union[str, List[str]]

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.get_augmentation_word_list(words: List[str], group_size_list: List[int], join_char: str) → List[str]

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.get_words_from_document(document: str, language: str, sentence_piece_tokenizer: SentencePieceTokenizer, need_to_lower: bool = True, strip_characters: Set[str] = {}) → List[str]

split word from document

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.pyltp_split_sentence(document: str) → List[str]

use ltp to split sentence

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.remove_empty_el_from_list(list_: List[str]) → List[str]

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.split_on_whitespace(document: str, new_line: bool = False, tab: bool = False) → List[str]

split document using whitespace

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.strip(document: str, strip_characters: Set[str]) → str

Way faster than document.strip(strip_characters) since strip_characters is now a set instead of a str, and it contains a lot of elements (all the emojis).

qianfan.dataset.local_data_operators.utils.words_augmentation(words: List[str], group_size: int, join_char: str) → List[str]

Augment words, especially for Chinese (without a space between words) and Vietnamese (with a space between syllables).

qianfan.dataset.local_data_operators.word_list module

配置 文本处理的变量 如 特殊字符 / 停用词 / 色情词