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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；接下来的章节将继续帮助你了解🤗 Datasets 内在运作机制。

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．假设你按照以下方式加载了一个 GLUE 任务：

    from datasets import load_dataset

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

以下哪个命令可以从 `dataset` 中生成 50 个元素的随机样本？

`dataset.sample (50)` `dataset.shuffle().select(range(50))` `dataset.select(range(50)).shuffle()`

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3．假设你有一个关于家庭宠物的数据集 pets_dataset ，它有一个 name 列表示每个宠物的名字。以下哪种方法可以筛选出所有名字以 “L” 开头的宠物数据？

`pets_dataset.filter(lambda x: x ['name'].startswith ('L'))` `pets_dataset.filter(lambda x ['name'].startswith ('L'))` 创建一个类似于 `def filter_names (x) : return x['name'].startswith ('L')` 的函数，然后运行 `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 和文件存储系统之间的映射 🤗 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 `IterableDataset` 。 数据集 `allocine` 没有 `train` 部分。

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7．创建数据集卡片的主要好处是什么？

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关注。 它提高了社区中其他人使用我的数据集的可能性。

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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：

一个简短的查询来查找一个较长的段落 相同长度的查询和段落 一个较长的查询来查询一个较短的段落

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10．我可以使用🤗 Datasets 来加载用于其他领域（如语音处理）的数据吗？

不能 能
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