- توضیحات :
تولید عنوان در مجموعه ای از جفت مقاله ها از Gigaword شامل حدود 4 میلیون مقاله. از "org_data" ارائه شده توسط https://github.com/microsoft/unilm/ استفاده کنید که یکسان با https://github.com/harvardnlp/sent-summary اما با قالب بهتر است.
دو ویژگی وجود دارد: - سند: مقاله. - خلاصه: تیتر.
صفحه اصلی : https://github.com/harvardnlp/sent-summary
کد منبع :
tfds.summarization.Gigaword
نسخه ها :
-
1.2.0
(پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.
-
اندازه
551.61 MiB
:551.61 MiB
اندازه مجموعه داده :
Unknown size
ذخیره خودکار ( مستندات ): ناشناخته است
تقسیم :
شکاف | مثال ها |
---|---|
'test' | 1،951 |
'train' | 3،803،957 |
'validation' | 189651 |
- ویژگی ها :
FeaturesDict({
'document': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'summary': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
کلیدهای تحت نظارت (به
as_supervised
سند نظارت شده مراجعه کنید):('document', 'summary')
نقل قول :
@article{graff2003english,
title={English gigaword},
author={Graff, David and Kong, Junbo and Chen, Ke and Maeda, Kazuaki},
journal={Linguistic Data Consortium, Philadelphia},
volume={4},
number={1},
pages={34},
year={2003}
}
@article{Rush_2015,
title={A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization},
url={http://dx.doi.org/10.18653/v1/D15-1044},
DOI={10.18653/v1/d15-1044},
journal={Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
publisher={Association for Computational Linguistics},
author={Rush, Alexander M. and Chopra, Sumit and Weston, Jason},
year={2015}
}
شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.
مثالها ( tfds.as_dataframe ):