请问老师们，怎么才能将自己系统的业务数据，转换为模型指定的数据格式啊，类似下面这种是怎么生成的？每个

这个数据格式是JSON,其中包含了一些字段的含义：

• table_id:表名
• question:问题文本
• action:操作数组
• sql:SQL语句对象，包括聚合、选择、条件连接等操作
• history_sql:历史SQL语句
• wvi_corenlp:使用CoreNLP进行分词后的结果
• question_tok:将问题文本分词后的列表
• header_tok:将表头分词后的列表
• bertindex_knowledge:BERT模型中每个单词对应的索引
• header_knowledge:表头对应的知识库中的索引
• types:字段类型列表
• units:字段单位列表
• schema_link:表结构链接列表，包含问题索引和列索引信息

这段示例数据是一个表格问答任务的数据格式示例，具体包含以下字段：

• "table_id": 表格的唯一标识符。
• "question": 提出的问题。
• "action": 动作序列，代表模型执行的操作。在这个示例中，[10]表示进行SQL查询操作。
• "sql": SQL查询语句的表示，包括聚合操作、选择列、连接操作和条件等。在这个示例中，"agg"代表聚合操作，"sel"代表选择列，"cond_conn_op"代表连接操作，"conds"代表条件。
• "history_sql": 历史SQL查询语句，如果有的话。
• "wvi_corenlp": 表示问题中被标记的单词索引范围。
• "question_tok": 问题的分词结果。
• "header_tok": 表格的表头信息，每个元素表示一个表头列的分词结果。
• "bertindex_knowledge": 知识库中每个表头列的索引表示。在这个示例中，共有6个表头列，索引为[4, 4, 4, 1, 2, 3]。
• "header_knowledge": 表示表头列的知识信息。在这个示例中，共有5个表头列，知识信息索引为[1, 0, 1, 3, 0]。
• "types": 每个表头列的数据类型。
• "units": 每个表头列的单位信息。
• "schema_link": 表示问题和表格中特定列之间的关联信息。

这些字段组合在一起，构成了一个表格问答任务的数据样本，用于模型的训练或测试。要将自己的系统业务数据转换为这种格式，你可以根据任务需求和数据特点，将业务数据转换成相应的字段和格式，确保符合模型的输入要求。

你提供的数据是一个SQL查询任务的示例，它是一个用于自然语言处理（NLP）和数据库交互的任务，也称为文本到SQL任务。这个任务的目标是将一个自然语言问题（比如："提名方莱克德的获奖奖项是什么？时间是什么时候？"）转化为一个SQL查询语句。

这个数据对象的字段包含以下内容：

• "table_id": 这是数据库表的唯一标识符。
• "question": 这是需要转化为SQL查询的自然语言问题。
• "action": 这可能是一个表示动作序列的数组，用于生成SQL查询语句。
• "sql": 这是一个对象，包含了一些关于如何构造SQL查询语句的信息，例如聚合函数（agg）、选择的列（sel）和条件（conds）等。
• "history_sql": 这可能是过去的SQL查询的历史记录。
• "wvi_corenlp": 这可能是一个使用Stanford CoreNLP库处理过的词语索引数组，用于识别和提取问题中的关键信息。
• "question_tok": 这是问题的分词结果。
• "header_tok": 这是数据库表头的分词结果。
• "bertindex_knowledge": 这可能是使用BERT模型处理后的知识索引。
• "header_knowledge": 这可能是与表头相关的知识索引。
• "types": 这是数据库表中各列的类型。
• "units": 这可能是数据库表中各列的单位。
• "schema_link": 这可能是一个对象，包含了问题中的词语与数据库表中的列之间的链接。

如果你想将自己的业务数据转换为这种格式，你需要根据你的业务需求和数据结构创建一个转换函数或脚本。你需要将你的问题、数据库表格等信息映射到这个数据对象的各个字段。在处理自然语言的字段（如问题和表头）时，你可能需要使用一些NLP工具进行分词等预处理步骤。

通常情况下，将业务数据转换为模型指定的数据格式需要进行以下几个步骤：

1. 确定数据格式：首先，您需要了解模型所需的数据格式，包括输入的文本、表格信息、标签等内容。例如，您提供的示例中包含了问题、SQL查询、表格信息等内容。

2. 数据预处理：接下来，您需要将业务数据进行预处理，将其转换成模型所需的格式。例如，您可以将文本和表格信息转换成对应的token id序列，并将其输入到模型中进行训练。

3. 数据标注：如果您的任务需要进行标注，例如文本分类、命名实体识别等任务，您需要对数据进行标注，并将标注结果转换成模型所需的格式。

关于示例中每个字段的含义，可以简单解释一下：

• table_id：表示查询的表格ID
• question：表示查询的问题
• action：表示执行的操作类型
• sql：表示查询的SQL语句
• history_sql：表示历史查询的SQL语句
• wvi_corenlp：表示问题中每个单词对应的表格列索引
• question_tok：表示问题中每个单词对应的token id
• header_tok：表示表格列名对应的token id
• bertindex_knowledge：表示问题和表格信息组合后对应的token id
• header_knowledge：表示问题和表格信息组合后每个token对应的表格列索引
• types：表示每个表格列的类型
• units：表示每个表格列的单位
• schema_link：表示问题和表格信息之间的关联关系

如果您希望将自己的业务数据转换为模型指定的数据格式，可以根据该数据格式的字段含义进行相应的转换。以下是字段含义的说明：

• table_id: 表格的唯一标识符。
• question: 表格查询文本。
• action: 表示查询类型，具体含义根据具体任务而定。
• sql: 表示 SQL 查询语句及其参数信息，包括查询的列、查询列中应用的聚合函数、查询列之间的连接方式、查询条件、是否使用 add-value 策略等。
• history_sql: 历史 SQL 查询语句及其参数信息，用于一些多轮查询任务。
• wvi_corenlp: 文本和表格列之间的链接信息。
• question_tok: 查询文本分词结果。
• header_tok: 表格列分词结果。
• bertindex_knowledge: 对问题文本中每个词计算的一个关于表格列的向量编码。
• header_knowledge: 表格列名向量表示。
• types: 表示表格列的数据类型，包括数字(number)和文本(text)等。
• units: 表示表格列的单位，如“万元”、“毫升”等。
• schema_link: 表示问题中文本和表格列之间的链接信息。其中包含问题中需要链接项的位置、需要链接到的表格列索引、链接类型等。

根据以上内容，您可以根据自己的业务数据，将其转换为与预训练模型所需数据格式相同的数据格式，再进行模型的微调或预测操作。

需要注意的是，由于不同的任务和应用场景可能需要不同的数据格式和字段含义，因此在转换数据格式时需要结合自己的业务需求和要求进行相应的调整和修改。

将业务数据转换为模型指定的数据格式需要进行以下几个步骤：

确定模型需要的数据格式：不同的机器学习模型对数据格式有不同的要求，比如数据类型、数据结构、特征等。因此，在转换数据之前，需要了解模型需要的数据格式。

数据清洗和预处理：对业务数据进行清洗和预处理，（如去除缺失数据、异常数据、重复数据、标准化数据等）以保证数据的质量和准确性。

特征工程：将业务数据中的原始特征转换为模型需要的特征，例如将分类变量转化为数值型、进行特征缩放、进行特征选择等。

数据转换：将处理后的业务数据转换为模型指定的数据格式，比如将数据转换为图像、序列、矩阵等。

数据集划分：将转换后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，通常采用随机划分或按时间划分两种方式。

数据存储：最后，将转换后的数据集存储到本地或云端存储系统中，以备模型训练和预测时使用。

楼主大大，看你发的这个，更像是个对象数组混合的复杂式吧。

将系统的业务数据，转换为模型指定的数据格式

将业务数据转换为模型指定的格式，通常需要经历以下几个步骤： 1. 确认模型的数据格式要求：不同的模型可能对数据格式有不同的要求，需要先查阅模型的文档或API说明，了解其所需数据的字段、类型、格式等。 2. 对业务数据进行预处理：根据模型数据格式的要求，对原始业务数据进行筛选、加工、清洗等操作，使其满足模型的输入条件。需要注意，数据预处理过程中应当保证数据的准确性和完整性。 3. 转换为模型数据格式：按照模型要求的数据格式，将经过预处理后的业务数据转换为该格式，生成模型所需的输入数据。其中每个字段的含义通常是由模型定义的，所以需要在模型的文档或API说明中查看每个字段的具体含义。

每个字段的含义

（供参考）： - table_id：表的ID信息。 - question：问题文本。 - action：指示执行何种操作。 - sql：具体的SQL查询语句。 - history_sql：历史的SQL查询语句。 - wvi_corenlp：使用CoreNLP工具处理后的问题中关键词的开始和结束位置。 - question_tok：问题的分词结果。 - header_tok：表头的分词结果。 - bertindex_knowledge：将表头中的词转换为BertTokenizer中的token索引。 - header_knowledge：表头中每个列对应的列类型信息。 - types：每个列的数据类型，例数值型、文本型等。 - units：每个列的量纲单位信息，如果没有单位则为null。 - schema_link：问题与所选列之间的关系，包括所涉及的列的索引和标签（label）。

每个字段的含义：

table_id：表的ID信息，通常由数据库名、表名和表类型组成。 question：问题文本，即需要转换为SQL查询语句的自然语言问题。 action：指示执行何种操作，例如查询（SELECT）、更新（UPDATE）或删除（DELETE）等，这里10对应的是SELECT。 sql：具体的SQL查询语句，包括聚合函数、选择列表、条件等信息。 history_sql：历史的SQL查询语句，可以用于对话式问答任务。 wvi_corenlp：使用CoreNLP工具处理后的问题中关键词的开始和结束位置。 question_tok：问题的分词结果。 header_tok：表头的分词结果。 bertindex_knowledge：将表头中的词转换为BertTokenizer中的token索引。 header_knowledge：表头中每个列对应的列类型信息。 types：每个列的数据类型，例如数值型（number）、文本型（text）等。 units：每个列的量纲单位信息，如果没有单位则为null。 schema_link：问题与所选列之间的关系，包括所涉及的列的索引和标签（label）。 要将自己系统的业务数据转换为该数据格式，需要根据具体的业务场景进行数据清洗、分词和标注等操作，最终将数据转化为符合数据格式的JSON格式即可。可以参考Spider数据集中提供的数据结构和标注方式来设计自己的数据格式。同时，建议使用Python中的json库对数据进行处理和格式化。

要将业务数据转换为模型指定的数据格式，通常需要完成以下步骤:

确定数据模型：首先需要明确模型需要的数据类型和字段名称，例如上述数据格式中，模型需要的数据类型是 JSON 对象，字段名称为 table_id,question,action,sql,history_sql,wvi_corenlp,question_tok,header_tok,bertindex_knowledge,header_knowledge,types,units 和 schema_link。

数据清洗和转换：在确定数据模型后，需要对业务数据进行清洗和转换，以符合模型要求的数据格式。例如，在上述数据格式中，需要将文本字段转换为 JSON 对象中的字符串类型，并将日期和时间格式转换为模型认可的格式。

数据格式转换：一旦数据清洗和转换完成，需要将数据转换为模型指定的数据格式。例如，在上述数据格式中，需要将 JSON 对象转换为模型认可的 DataFrame 格式。

数据标注和标注数据：如果模型需要对数据进行标注，也需要在数据转换前完成标注工作。例如，在上述数据格式中，需要为模型提供的每个字段进行命名，并将字段名称和值映射到模型中。

数据加载：最后，将转换后的数据加载到模型中，以便模型可以对数据进行训练和推理。

以上是将业务数据转换为模型指定数据格式的基本步骤。具体实现需要根据具体的需求和数据类型进行调整。

这种数据格式看起来像是JSON格式，可以使用编程语言中的JSON库来生成或解析这种数据格式。每个字段的含义如下：

-_id：表格的ID，用于标识数据来源。

• question：问题描述，即用户输入的问题。

• action：表示用户的操作类型，这里的10表示查询操作。

• sql：表示SQL查询语句，包括聚合函数、选择列、条件等信息。

• history_sql：历史语句，这里为空。

• wvi_corenlp：表示问题中每个单词的位置。

• question_tok：表示问题中每个单词的分词结果。

• header_tok：表示表格中每个列名的分词结果。

• bertindex_knowledge：表示问题中每个单词对应的列名的位置。

• header_knowledge：表示每个列名对应的列的位置。

• types：表示每个列的数据类型。

• units：表示每个列的单位。

• schema_link：表示问题中每个单词与表格中每个列的对应关系。

需要注意的是，这种数据格式可能是根据具体的业务需求定义的，不同的业务场景可能会有不同的字段含义和格式。

这个数据格式是一种常见的结构化数据格式，通常被称为“数据库查询语言”（SQL）或者“结构化查询语言”（Structured Query Language）。它主要用于描述和查询关系型数据库中的数据，包括表格、行、列等。

具体来说，这个数据格式包括以下几个字段：

1. table_id：表示所查询的数据库表格的唯一标识符，也就是在数据库中该表格的名称或索引号。

2. question：表示用户提出的问题或查询请求，通常是自然语言形式的文本。

3. action：表示查询的操作类型，例如 0 表示查询所有行，1 表示查询特定行，10 表示查询满足条件的行。

4. sql：表示具体的查询语句，包括聚合函数、选择列、条件等信息。其中 agg 表示聚合函数，sel 表示选择列，cond_conn_op 表示条件之间的连接方式，conds 表示具体的查询条件。

5. history_sql：表示历史查询记录，通常用于上下文理解和推荐。

6. wvi_corenlp：表示自然语言问句中每个单词在问题中的位置索引，用于后续的联想和推断。

7. question_tok：表示将问句分词后得到的词汇列表。

8. header_tok：表示数据库表格的列名列表，也是分词后的结果。

9. bertindex_knowledge：表示每个词在表格列名中的匹配程度，用于后续的筛选和排序。

10. header_knowledge：表示查询结果所关注的列号。

11. types：表示每个列的数据类型，例如数字、文本等。

12. units：表示每个列的单位，通常用于数量或日期等列。

13. schema_link：表示问题和数据库表格之间的对应关系，包括问题中哪些词语对应到了表格中的哪些列。

如果您想要将自己系统的业务数据转换为这种格式，可以先按照以上格式要求，将数据进行结构化处理和清洗。然后再根据具体的业务需求和查询场景，设计合适的 SQL 查询语句，并将其转换为上述格式的形式，以供模型使用。

这个数据格式看起来是一个JSON格式的数据，其中包含了多个字段，每个字段都有自己的含义。具体来说：

• table_id：表示数据所在的表格的ID
• question：表示用户的问题
• action：表示这个问题的类型，这里的10表示这是一个SELECT类型的查询
• sql：表示一个SQL语句，其中包含了聚合、选择、条件、连接等信息
• history_sql：表示历史上用户提出的类似问题的SQL语句
• wvi_corenlp：表示问题中每个词语在句子中的位置
• question_tok：表示问题中每个词语的分词结果
• header_tok：表示表格中每个表头的分词结果
• bertindex_knowledge：表示问题中每个词语在BERT词表中的位置
• header_knowledge：表示表格中每个表头在BERT词表中的位置
• types：表示每个列的数据类型
• units：表示每个列的单位
• schema_link：表示问题中与表格中的列有关联的部分，包括问题中相关的词汇、表格中的列、以及标签。

这个数据格式看起来像是针对一个特定的任务和数据集进行设计的，其中包含了一些特定的字段和标记。如果您想将自己系统的业务数据转换为这种格式，您需要考虑以下几个方面：

确定您要解决的任务：这个数据格式看起来是针对自然语言问答任务设计的，其中包含了问题、表格数据、SQL 查询等信息。如果您要解决的任务不同，那么您需要设计相应的数据格式。

确定您的数据集：这个数据格式还包含了一些特定的标记和字段，如问题和表格数据的分词、表格列的类型和单位等。如果您要将自己的业务数据转换为类似的格式，您需要先确定您的数据集的结构和属性，并考虑如何将它们转换为这种格式。

设计数据转换逻辑：一旦您确定了要解决的任务和数据集，您需要设计相应的数据转换逻辑，将您的业务数据转换为目标格式。这可能涉及到数据清洗、分词、标注等多个步骤，具体取决于您的业务数据和目标格式的差异。

总之，将自己系统的业务数据转换为模型指定的数据格式需要进行一定的设计和开发工作，具体的步骤和方法取决于您的具体情况。

同学你好，根据你提供的json数据格式，字段中有多个包含特定数据类型的元素，比如时间是字符串、获奖奖项是整数等等。

可以通过使用特定的工具或代码将业务数据转换为模型需要的格式即可。例如，将字符串转换为整数，将字符串格式转换为日期格式等等。

这个数据格式看起来是用于训练和预测的一个自定义格式，其中每个字段的含义可能是根据具体的模型定义来确定的。通常，将业务数据转换为模型指定的数据格式需要进行以下步骤：

确定数据源：确定数据源的位置和格式，例如数据库、文本文件、API 等。 数据清洗和预处理：对数据进行清洗和预处理，例如去除噪声、填充缺失值、标准化数据等。 数据转换：将清洗和预处理后的数据转换为模型指定的数据格式。这可能涉及到将表格数据转换为 JSON 格式，将文本数据转换为预定义的文本表示格式等。 数据验证：对转换后的数据进行验证，确保其符合模型指定的格式要求。 在这个过程中，需要了解业务数据的结构和特征，以及模型对数据的要求和限制。同时，需要使用适当的工具和技术来处理和分析数据，例如 SQL、Python 编程语言、机器学习库等。

您好，表格问答预训练模型的训练和测试数据，支持中文，支持通用领域的表格问答，安装最新的modelscope库之后，运行如下代码，即可获得数据集

import json
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode

# load data
input_dataset = MsDataset.load(
    'ChineseText2SQL', download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD)
train_dataset = []
for name in input_dataset['train']._hf_ds.data[1]:
    train_dataset.append(json.load(open(str(name), 'r')))
eval_dataset = []
for name in input_dataset['test']._hf_ds.data[1]:
    eval_dataset.append(json.load(open(str(name), 'r')))
print('size of training set', len(train_dataset))
print('size of evaluation set', len(eval_dataset))

这里你想要训练自己的业务数据的话可以修改上述代码中通过MsDataset加载用户自己的数据集

from modelscope.msdatasets import MsDataset
# 载入训练数据
train_dataset = MsDataset.load('/path/to/my_train_file.txt')
# 载入评估数据
eval_dataset = MsDataset.load('/path/to/my_eval_file.txt')

另外，通过MsDataset.load()方法加载本地磁盘上的数据集。目前支持的文件格式包括：csv、txt、json、jsonl、pickle、png、jpeg等

这种数据格式看起来是一个JSON格式的数据，每个字段的含义可能需要根据具体的业务场景来解释。根据该数据的键值对，可能可以猜测出一些字段的含义：

• table_id：数据所在的表的ID

• question：用户的问题

• action：系统对该问题的动作，这里是一个动作ID的列表

• sql：对应的SQL查询语句，包括聚合函数、选择的列、连接条件和过滤条件等

• history_sql：历史查询记录的SQL语句，可能为空

• wvi_corenlp：问题的语义分析结果，可能包括词性标注、命名实体识别、依存句法分析等

• question_tok：问题的分词结果

• header_tok：列名的分词结果（可能是一个二维数组）

需要注意的是，具体的含义可能需要根据业务场景和数据模型来解释和确认。转换业务数据为模型指定的数据格式的过程，需要根据具体的数据模型、数据格式和转换需求来实现，可能需要编写一些转换代码或脚本。

这个字段的含义是训练数据集中的一条样本数据。其中，包含了表格ID、问题、SQL语句、历史SQL、WVI（文本向量标记）、问题词和标题、Bert索引知识、标题知识和类型、维度和单元格等字段。具体的含义如下：

table_id: 表格ID，是一个唯一的标识符。 question: 问题，是一个字符串，表示需要解答的问题。 action: 操作，表示当前步骤的操作。 sql: SQL语句，包括查询和选择部分。 history_sql: 历史SQL，表示之前的SQL语句。 wvi_corenlp: WVI标记，是一个表格，包括特定实体的数量和位置等信息。 question_tok: 问题词和标题，是一个列表，包括问题中每个单词和标题的词。 header_tok: 标题词和标题，是一个列表，包括标题中每个单词和标题的词。 bertindex_knowledge: Bert索引知识，是一个整数列表，表示每个单词是否与表格的schema有关联。 header_knowledge: 标题知识，是一个整数列表，表示每个单元格是否包含特定的文本内容。 types: 类型，是一个整数列表，表示每个单元格的数据类型。 units: 单元格单位，是一个整数列表，表示每个单元格的单元格单位。 schema_link: 模式链接，是一个整数列表，表示表格和其他表格之间的关系。 这个字段的格式和内容可能因训练数据集的版本和训练时间而不同。在使用训练数据集时，可以使用类似的格式来表示自己的数据，并在训练和推理时使用相应的工具和API。

这个数据格式看起来是一个包含了问题、数据库表格、SQL查询以及其他相关信息的结构化数据。如果您要将自己的业务数据转换为这种格式，您需要了解您的模型需要哪些输入和输出。

在这个例子中，输入包括问题、表格、表格头部信息、历史SQL查询、以及其他一些相关信息，如问题和表格的词汇信息等。输出是一个SQL查询，包括聚合函数、选择列、条件连接符、条件等信息。

如果您的模型需要的输入和输出与此不同，那么您需要相应地调整您的数据格式。一般来说，您可以将您的业务数据转换为模型需要的格式，例如：

将文本数据转换为数字表示，例如使用词汇表或嵌入向量。 将结构化数据转换为张量或其他数值表示，例如使用独热编码或者嵌入向量。 将数据库查询结果转换为模型需要的输出格式，例如将查询结果转换为SQL查询语句。

这段数据看起来是一个 Text-to-SQL 模型输出的结果，其中包含了自然语言问题、对应的 SQL 查询语句以及其他相关信息。具体每个字段的含义如下：

table_id: 数据库表格 ID。 question: 自然语言问题。 action: SQL 查询语句的操作类型，0 表示 SELECT，1 表示 AGGREGATE，2 表示 WHERE，3 表示 ORDER BY，4 表示 LIMIT。 sql: 包含相应的 SQL 查询语句的字典形式，其中 agg 表示聚合函数，sel 表示选择的列，cond_conn_op 表示条件之间的逻辑关系，conds 表示条件列表，use_add_value 表示是否使用 ADD 聚合函数（该函数可将多行合并成一行）。 history_sql: 历史 SQL 查询语句（如果有的话）。 wvi_corenlp: CoreNLP 分析器分析的自然语言问题中每个单词对应的表格列索引。 question_tok: 将自然语言问题分词后得到的列表。 header_tok: 表格头部每个单元格内容分词后得到的二维列表。 bertindex_knowledge: 与表格中每个单元格对应的 BERT 索引。 header_knowledge: 每个表格列的类型索引。 types: 每个表格列的数据类型。 units: 每个表格列的单位。 schema_link: 自然语言问题中与表格列相关的信息，包括问题中涉及的表格列索引、对应的列名以及列类型。 要将自己系统的业务数据转换为模型指定的数据格式，可以将自然语言问题、数据库表格 ID、SQL 查询语句等字段转换为相应的列表或字典形式，并按照上述格式进行组合。需要根据具体的模型要求和业务需求进行调整。如果您对这个过程有任何疑问，请随时向社区寻求帮助。