データローダーが正しく作成できているのかを確認したい

Question

前提・実現したいこと

開発環境はGoogle Colaboratory。
プログラム自体の目的：Twitterの発話文と返答文をデータセット(形式はtsv)に発話文から単語ベクトルを生成するプログラムの構築。

解決したい問題：
発話文と返答文をIDに変換するデーターローダーを作成していたのですが、データローダーの動作確認でエラーが出てしまい、解決方法がわかりません。教えていただけると助かります。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-e846a7ffd179> in <module>()
      3 val_dataloader   = torchtext.data.Iterator(val_dataset, batch_size=2, train=False, sort=False)
      4 test_dataloader  = torchtext.data.Iterator(test_dataset, batch_size=2, train=False, sort=False)
----> 5 batch = next(iter(train_dataloader))
      6 print(batch.query)
      7 print(batch.response)

3 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/torchtext/data/field.py in numericalize(self, arr, device)
    321                 arr = self.postprocessing(arr, None)
    322 
--> 323         var = torch.tensor(arr, dtype=self.dtype, device=device)
    324 
    325         if self.sequential and not self.batch_first:

ValueError: too many dimensions 'str'

該当のソースコード

#読み込んだtsvファイル内の一行ごとの発話文と返答文への各処理
max_length = 280 #１ツイートの文字数最大数
QUERY    = torchtext.data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer_with_preprocessing,use_vocab=True,
                                lower=False, include_lengths=True,batch_first=True, fix_length=True)
RESPONSE = torchtext.data.Field(sequential=True, tokenize=tokenizer_with_preprocessing,use_vocab=False,
                                lower=False, include_lengths=True,batch_first=True, fix_length=True)

#データセットの作成
train_dataset,test_dataset = torchtext.data.TabularDataset.splits(
    path="/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/",train="tweet_pair_10493788(ver.min_noID).tsv",test="tweet_pair_10493788(test_min_noID).tsv",
    format="tsv",fields=[("query", QUERY), ("response", RESPONSE)])

#ボキャブラリー(語彙)の作成
QUERY.build_vocab(train_dataset,min_freq=1)

#データローダーの作成
train_dataloader = torchtext.data.Iterator(train_dataset, batch_size=2, train=True)
#下記val_datasetは作成してありますが、エラーとは無関係と思われるため記載を省略してあります。
val_dataloader   = torchtext.data.Iterator(val_dataset, batch_size=2, train=False, sort=False)
test_dataloader  = torchtext.data.Iterator(test_dataset, batch_size=2, train=False, sort=False)
#動作確認
batch = next(iter(train_dataloader))#**※ここで上記のエラーが出てしまっているようです。**
print(batch.query)
print(batch.response)

試したこと

ボキャブラリの生成元をQUERYからRESPONSEに変えてみたりしましたが、同様のエラーが出ました。