- Описание:
Генерация заголовков на корпусе пар статей от Gigaword, состоящем из около 4 миллионов статей. Используйте «» org_data предоставленного https://github.com/microsoft/unilm/ , который идентичен https://github.com/harvardnlp/sent-summary , но с лучшей формой.
Есть две функции: - документ: статья. - резюме: заголовок.
Домашняя страница: https://github.com/harvardnlp/sent-summary
Исходный код:
tfds.summarization.Gigaword
Версии:
-
1.2.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Скачать Размер:
551.61 MiB
Dataset размер:
Unknown size
Авто-кэшируются ( документация ): Unknown
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 1 951 |
'train' | 3 803 957 |
'validation' | 189 651 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'document': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'summary': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('document', 'summary')
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Образец цитирования:
@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}
}