随着研究人员提出新的目标、更大的模型和独特的基准，公开可用的 NLP（自然语言处理）数据集的规模、种类和数量迅速扩大。精选数据集用于评估和基准测试；监督数据集用于训练和微调模型；预训练和语言建模需要大量的无监督数据集。除了注释方法之外，每个数据集类型都有不同的规模、粒度和结构。
新的数据集范式历来在推动 NLP 的进步方面发挥着至关重要的作用。今天的 NLP 系统是用一个管道构建的，其中包括具有广泛可变维度和注释级别的各种数据集。对于预训练、微调和基准测试，使用了多个数据集。因此，NLP 社区中使用的数据集数量急剧增加。由于数据集的增加，出现了重大问题，例如接口标准化、版本控制和文档。从业者应该能够处理各种数据集，而不必使用各种界面。此外，使用相同数据集的 N 个从业者应该意识到他们正在使用相同的版本。是否使用小规模数据集，如气候热（1k 数据点）、中等规模的 Yahoo Answers（1M）、
Datasets 是一个现代 NLP 社区库，旨在协助 NLP 环境。Datasets 旨在标准化最终用户界面、版本控制和文档，同时提供适用于互联网上的小型数据集和大型语料库的轻量级前端。该库的设计涉及一种分布式的、社区驱动的方法来添加数据集和使用文档。经过一年的工作，该图书馆现在拥有超过 650 个独特的数据集、超过 250 名贡献者，并支持了许多原始的跨数据集研究计划和共享任务。
Datasets 是一个社区图书馆，旨在解决数据管理和访问问题，同时促进社区文化和规范。该项目是社区构建的，有数百名跨语言的贡献者，每个数据集都被标记和记录。每个数据集都应使用标准的表格格式，该格式已被版本化和引用；默认情况下，数据集具有计算和内存效率，并且可以与标记化和特征化无缝协作。
在各个层面上， 数据集 与其他最近的数据集版本控制工作不同。该项目独立于任何建模框架，并提供可用于任何目的的表格 API。它专注于自然语言处理 (NLP)， 并为语言结构提供专门的类型和结构。它打算通过数据集中心和数据卡访问大量任务和语言的长尾数据集，促进社区管理和文档。
数据集不包含底层原始数据集。但是，它确实提供了对原始作者托管的数据的分布式访问。每个数据集都有一个由社区创建的构建器模块。构建器模块将原始数据（例如文本或 CSV）转换为标准化的数据集接口表示。在内部，每个创建的数据集都表示为一个带有类型列的表。数据集类型系统中包含一系列标准和 NLP 目标类型。Apache Arrow 是一个跨语言的列式数据平台，它构成了Datasets的基础 。Arrow 具有本地缓存机制，允许通过内存映射的磁盘缓存备份数据集，以便快速查找。
该库在下载时无需准备即可访问键入的数据。它包括用于操作数据集的排序、混洗、划分和过滤算法。当请求数据集时，它会从原始主机下载。这将调用特定于数据集的构建器代码，该代码将文本转换为与要素模式匹配并缓存表的类型化表格格式。向用户提供内存映射类型表。 用户可以运行任意矢量化代码并 存储结果以进一步处理数据，例如对其进行标记化。
一些数据集非常庞大，以至于它们甚至无法放在光盘上。Datasets 中包含一个流模型 ，它动态地缓冲这些数据集。此模式支持核心映射原语，它在流式传输时对每个数据批次进行操作。由于数据流，最近对广泛的开放 NLP 模型的分布式训练的研究成为可能。用于在任何数据集上快速创建和使用搜索索引的工具包含在Datasets下 。该库可以使用 FAISS 或 ElasticSearch 来生成索引。此界面使使用文本或矢量查询定位最近的邻居变得简单。
Hugging Face Datasets是一个社区驱动的开源包，用于标准化 NLP 数据集的处理、分发和文档。核心库旨在简单、快速加载并为各种大小的数据集使用相同的界面。它使标准数据集的使用变得容易， 鼓励了跨数据集 NLP 的新用例，并为索引和流式处理大数据集等任务提供了复杂的功能，来自 250 多个贡献者的 650 个数据集。
论文：
https://arxiv.org/pdf/2109.02846.pdf
Github：
https://github.com/huggingface/datasets
