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章末小测试

本章涵盖了很多方面! 如果你没有掌握所有细节, 不用担心; 在下一章将帮助你了解内部的事情是如何工作的。

不过, 在继续下一章之前, 让我们测试一下你在本章学到的内容。

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1.🤗 Datasets中的 load_dataset () 函数允许你从下列哪个位置加载数据集？

在本地，例如在你的笔记本电脑上 Hugging Face Hub 远程服务器

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2.假设您加载了 GLUE 任务，如下所示:

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("glue", "mrpc", split="train")

以下哪个命令将从 `dataset` 中生成50个元素的随机样本?

< 代码 > dataset.sample (50) `dataset.shuffle().select(range(50))` `dataset.select(range(50)).shuffle()`

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3.假设你有一个叫做宠物数据集的家庭宠物数据集，它有一个名字列表示每个宠物的名字。下列哪种方法可以让你过滤所有名字以字母”L”开头的宠物的数据？

< code > pets _ dataset. filter (lambda x: x ['name'] . startswith ('L')) < code > pets _ dataset. filter (lambda x ['name'] . startswith ('L') 创建一个类似于 < code > def filter _ names (x) : return x ['name'] . startswith ('L') 的函数并运行 < code > pets _ dataset. filter (filter _ names) 。

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4.什么是内存映射？

CPU 与 GPU RAM 之间的映射 RAM 和文件系统存储之间的映射 🤗 Datasets缓存中两个文件之间的映射

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5.下列哪一项是内存映射的主要好处？

访问内存映射文件比从磁盘读取或写入磁盘更快。 应用程序可以访问一个非常大的文件中的数据段，而不必首先将整个文件读入 RAM。 它消耗更少的能量，所以你的电池持续时间更长。

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6.为什么下面的代码是错误的？

    from datasets import load_dataset

    dataset = load_dataset("allocine", streaming=True, split="train")
    dataset[0]

它试图对一个太大而无法放入 RAM 的数据集进行流式处理。 它尝试访问 < code > IterableDataset 。 数据集 < code > allocine 没有分割< code >训练集。

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7.创建数据集卡的主要好处是什么？

它提供了关于数据集的预期用途和支持的任务的信息，以便社区中的其他人可以对使用它做出明智的决定。 它有助于引起人们对语料库中存在的偏见的注意。 它提高了社区中其他人使用我的数据集的机会。

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8.什么是语义搜索？

一种在查询中的单词和语料库中的文档之间搜索精确匹配的方法 一种通过理解查询的上下文含义来搜索匹配文档的方法 一种提高搜索准确性的方法

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9.对于非对称语义搜索，通常有:

一个简短的查询和一个较长的段落回答查询 相同长度的查询和段落 一个较长的查询和一个较短的段落来回答查询

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10.我可以使用数据集加载数据用于其他领域，如语音处理？

没有 是的