【数据集分析】NYT-Wiki关系抽取数据集分析（三）—— 直观的关系实例分布图

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【数据集分析】NYT-Wiki关系抽取数据集分析（一）—— 理解单条实例
【数据集分析】NYT-Wiki关系抽取数据集分析（二）—— 统计类别和实例数
【数据集分析】NYT-Wiki关系抽取数据集分析（三）—— 绘制Relation分布图

第二节，获得了三个子集的描述：类别数和实例数。

本节介绍绘制数据集的Relation分布图：

图中横坐标是不同的Relation，纵坐标是每个Relation的Instances数。

1. 查看数据分布

查看数据分布主要包括三步：

1. 获取数据集的每条数据（json格式）
2. 建立一个词频dict，格式为：
   {"class name 1": count1, "class name 2":count2, ...}
3. 使用matplotlib进行图像绘制

2. 代码

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_relation_distribution(dataset_path):
    # 1. 获取 Train Set 的数据
    rel_fre_dict = {
    
    }
    with open(dataset_path, 'r', encoding = 'utf-8') as f:
        # 2. 建立词频表
        for line in f.readlines():
            line = json.loads(line) # loads(字符串)， load(文件名字)
            if line['relation'] not in rel_fre_dict.keys():
                rel_fre_dict[line['relation']] = 1
            else:
                rel_fre_dict[line['relation']] += 1

    # print("train set中的Relation个数：",len(train_rel_fre_dict))

    # 3. 绘图
    x = []
    y = []
    width = []
    sorted_rel_fre_dict = sorted(rel_fre_dict.items(), key=lambda kv: (-kv[1])) # 按值排序
    for i in sorted_rel_fre_dict:
        x.append(i[0])
        y.append(i[1])
        width.append(1)
    plt.figure(figsize = [40, 10])
    plt.bar(x,y,width, align='center', alpha=0.5, clip_on = True)
    plt.ylim([0, 5000]) # 限制y轴数据的取值范围
    plt.xlabel("relation name")
    plt.ylabel("# of relation")
    plt.title(str(dataset_path)+' relation number statistic')
    plt.tick_params(axis='x', colors='red', length=13, width=3, rotation=90)
    plt.savefig(str(dataset_path)+'.png')

plot_relation_distribution(train_path)
plot_relation_distribution(valid_path)
plot_relation_distribution(test_path)