Understanding TypeError：'

Question

我正在使用多头注意力转换模型来简化文本的项目。同样，我正在使用torchtext进行标记化和数字化。数据集包含两个用于训练的对齐文件和两个用于测试的对齐文件。在训练文件中，一个文件包含复杂的句子，而另一个文件包含相应的简化的句子。

我这样读取文件：

training_sentences = open(path + "train.en" , encoding = "utf-8").read().split("\n")
target_sentences = open(path + "train.sen" , encoding = "utf-8").read().split("\n")

接下来，我将它们这样标记：

complicated = spacy.load('en')
simple = spacy.load('en')

def tokenize_complicated(sentence):
   return [tok.text for tok in complicated.tokenizer(sentence)]

def tokenize_simple(sentence):
    return [tok.text for tok in simple.tokenizer(sentence)]

C_TEXT = Field(tokenize=tokenize_complicated, fix_length = 100)
S_TEXT = Field(tokenize=tokenize_simple, fix_length = 100, init_token = "<sos>", eos_token = "<eos>")

然后我转换为torchtext的TabularDataset对象。

import pandas as pd
raw_data = {'Complicated' : [line for line in training_sentences], 
        'Simple': [line for line in target_sentences]}

df = pd.DataFrame(raw_data, columns=["Complicated", "Simple"])

df.to_csv("df.csv", index=False)
data_fields = [('Complicated', C_TEXT), ('Simple', S_TEXT)]

train = torchtext.data.TabularDataset.splits(path='./', train = "df.csv", format='csv', fields=data_fields, skip_header = True)

然后创建词汇

C_TEXT.build_vocab(train)
S_TEXT.build_vocab(train)

但是，这样做时出现此错误：

TypeError：'

在搜索时，我遇到了此解决方案here，错误消失了。但是，我不明白这是否会使模型仅采用一个实例还是要采用所有数据集？我想知道索引[0]的重要性，以便可以为我的模型有效地操作它。

Answer 1

在声明中：

train = torchtext.data.TabularDataset.splits(path='./', train = "df.csv", format='csv', fields=data_fields, skip_header = True)

索引[0]用于解压缩以定制的TabularDataset类型（元组）返回的数据集。在以上语句的末尾添加索引，我们可以访问元组中的单个元素。

但是在声明中

train,val = torchtext.data.TabularDataset.splits(path='./', train = "df.csv", validation = “val.csv”, format='csv', fields=data_fields, skip_header = True)

解包是通过train中元组的第一个元素和val中的第二个元素自动完成的