爬網頁、洗數據、創建海量數據集一條龍！英偉達工程師開源工具庫
英偉達工程師小姐姐Chip Huyen，在GitHub上開源了一個名為“lazynlp”的工具庫。爬網頁、清洗數據、創建數據集都可以搞定。
乾明 發自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
想做研究，卻沒有足夠的數據，著實讓人抓狂、苦惱。
現在，你可以自己動手創建數據集了。
英偉達工程師小姐姐Chip Huyen，在GitHub上開源了一個名為“lazynlp”的工具庫。
爬網頁、清洗數據、創建數據集都可以搞定。
她說，使用這個庫，你應該能創建一個比大于40G的文本數據集，比OpenAI訓練GPT-2時使用的還要大。
開源僅一天，項目在GitHub上就獲得了300多星，Twitter上獲得上千次點贊。fast.ai創始人Jeremy Howard等人也轉發推薦。
而且，用這個工具庫創建數據集的過程，也并不麻煩。
五步走，一條龍
第一步，獲取你想抓取的網頁的網址。
小姐姐提供了三個你可以直接拿走使用的網址集合，分別來自Reddit、古騰堡計劃（電子書）、維基百科。
當然，你也可以下載自己的。
第二步，刪除重復的網址。
網址有很多，重復也在所難免。
這里提供了兩種方法，來刪除重復的網址。
第三步，下載網址內容。
這里提供了兩種方法，一種可以并行下載多個文件，另一種可以單獨下載網頁內容。
如果網址數量比較大，可以將列表分成多個文件的，分別調用函數。
小姐姐說，自己能夠并行40個腳本，下載起來也更容易一些。
第四步，清理網頁。
這一步有3個方法可以選擇，一是使用lazynlp/cleaner.py中的方法，二是直接調用命令行：
lazynlp.clean_page(page)
另外，也可以使用lazynlp.download_pages ( )函數，同時爬網頁并清理。
第五步，刪除重復網頁。
網站下載好了，該清理的東西都清理了，接下來需要去重。
不然就會有一些文本重復出現，從而影響數據集的表現。
小姐姐提供了3個函數，可以幫你完成步驟。
做完這些，你就有自己的NLP數據集了，想干什么就可以放手去做了。
如果你有想法，請收好下面的傳送門：
https://github.com/chiphuyen/lazynlp
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