Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

cnn_dailymail

  • Описание :

Неанонимный набор сводных данных CNN/DailyMail.

Есть две функции: - статья: текст новостной статьи, используемый в качестве резюмируемого документа - основные моменты: объединенный текст основных моментов с каждым основным моментом и вокруг него, который является целевым резюме

  • Домашняя страница : https://github.com/abisee/cnn-dailymail

  • Исходный код : tfds.summarization.CnnDailymail

  • Версии :

    • 1.0.0 : новый раздельный API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
    • 2.0.0 : Разделяйте целевые предложения новой строкой. (Если модель предсказывает разделители новой строки, это упрощает оценку с использованием ROUGE на уровне сводки.)

    • 3.0.0 : Использование версии с корпусом.

    • 3.1.0 : удален BuilderConfig

    • 3.2.0 : Удалите лишний пробел перед добавленным периодом предложения. Это не должно повлиять на баллы ROUGE, потому что пунктуация удалена.

    • 3.3.0 (по умолчанию) : добавить функцию издателя.

  • Размер загрузки : 558.32 MiB

  • Размер набора данных : 1.28 GiB

  • Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

  • Сплиты :

Расколоть Примеры
'test' 11 490
'train' 287 113
'validation' 13 368
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'article': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'highlights': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'publisher': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
  • Документация по функциям :
Характерная черта Класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
статья Текст tf.string
Основные моменты Текст tf.string
издатель Текст tf.string
  • Цитата :
@article{DBLP:journals/corr/SeeLM17,
  author    = {Abigail See and
               Peter J. Liu and
               Christopher D. Manning},
  title     = {Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1704.04368},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1704.04368},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1704.04368},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:46:08 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/SeeLM17},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

@inproceedings{hermann2015teaching,
  title={Teaching machines to read and comprehend},
  author={Hermann, Karl Moritz and Kocisky, Tomas and Grefenstette, Edward and Espeholt, Lasse and Kay, Will and Suleyman, Mustafa and Blunsom, Phil},
  booktitle={Advances in neural information processing systems},
  pages={1693--1701},
  year={2015}
}