使用Python代码快速生成aligned_dataset()数据集

为了生成aligned_dataset()数据集，您可以使用以下Python代码：

import random

def aligned_dataset(size):
    dataset = []
    
    for _ in range(size):
        length = random.randint(5, 10)  # 随机生成句子长度
        sentence1 = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ', k=length))  # 随机生成句子1
        sentence2 = ''.join(random.choices('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz ', k=length))  # 随机生成句子2
        alignment = random.choices(['0', '1'], k=length)  # 随机生成对齐标记
        
        dataset.append({
            'sentence1': sentence1,
            'sentence2': sentence2,
            'alignment': alignment
        })
    
    return dataset

# 生成一个包含10条数据的aligned_dataset()数据集示例
dataset = aligned_dataset(10)

# 打印数据集示例
for data in dataset:
    print('sentence1:', data['sentence1'])
    print('sentence2:', data['sentence2'])
    print('alignment:', data['alignment'])
    print()

在上面的代码中，我们定义了一个aligned_dataset()函数来生成数据集。该函数接受一个整数参数size，代表数据集的大小。

在函数内部，我们使用循环迭代size次来生成数据集中的每一条数据。对于每条数据，我们首先随机生成一个句子长度length，然后使用random.choices()函数和join()方法来随机生成长度为length的句子1和句子2。我们还使用random.choices()函数来随机生成一个长度为length的对齐标记列表。

最后，我们将sentence1、sentence2和alignment组合成一个字典，并将该字典添加到数据集列表dataset中。

在代码的末尾，我们调用aligned_dataset()函数生成一个包含10条数据的数据集示例，并使用循环打印每条数据的句子1、句子2和对齐标记。

您可以根据需要修改代码中的参数来控制生成数据集的大小和数据的属性。