이스텔라

• 설명 :

Istella 데이터 세트는 Istella에서 공개한 3개의 대규모 Learning-to-Rank 데이터 세트입니다. 각 데이터 세트는 기능 벡터로 표시되는 쿼리-문서 쌍과 해당 관련성 판단 레이블로 구성됩니다.

데이터 세트에는 세 가지 버전이 포함되어 있습니다.

• main ("Istella LETOR"): 10,454,629개의 쿼리-문서 쌍을 포함합니다.
• s ("Istella-S LETOR"): 3,408,630개의 쿼리-문서 쌍을 포함합니다.
• x ("Istella-X LETOR"): 26,791,447개의 쿼리-문서 쌍을 포함합니다.

다음과 같이 데이터 세트의 main 버전, s 또는 x 버전을 사용할지 여부를 지정할 수 있습니다.

ds = tfds.load("istella/main")
ds = tfds.load("istella/s")
ds = tfds.load("istella/x")

istella 만 지정된 경우 기본적으로 istella/main 옵션이 선택됩니다.

# This is the same as `tfds.load("istella/main")`
ds = tfds.load("istella")

• 홈페이지 : http://quickrank.isti.cnr.it/istella-dataset/

• 소스 코드 : tfds.ranking.istella.Istella

• 버전 :

  • 1.0.0 : 최초 릴리스.
  • 1.0.1 : float64를 지원하도록 직렬화를 수정합니다.
  • 1.1.0 : 기능을 하나의 'float_features' 기능으로 묶습니다.
  • 1.2.0 (기본값): 쿼리 및 문서 식별자를 추가합니다.

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'doc_id': Tensor(shape=(None,), dtype=int64),
    'float_features': Tensor(shape=(None, 220), dtype=float64),
    'label': Tensor(shape=(None,), dtype=float64),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@article{10.1145/2987380,
  author = {Dato, Domenico and Lucchese, Claudio and Nardini, Franco Maria and Orlando, Salvatore and Perego, Raffaele and Tonellotto, Nicola and Venturini, Rossano},
  title = {Fast Ranking with Additive Ensembles of Oblivious and Non-Oblivious Regression Trees},
  year = {2016},
  publisher = {ACM},
  address = {New York, NY, USA},
  volume = {35},
  number = {2},
  issn = {1046-8188},
  url = {https://doi.org/10.1145/2987380},
  doi = {10.1145/2987380},
  journal = {ACM Transactions on Information Systems},
  articleno = {15},
  numpages = {31},
}

istella/main(기본 구성)

• 다운로드 크기 : 1.20 GiB

• 데이터세트 크기 : 1.12 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

istella/s

• 다운로드 크기 : 450.26 MiB

• 데이터 세트 크기 : 421.88 MiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

이스텔라/x

• 다운로드 크기 : 4.42 GiB

• 데이터세트 크기 : 2.46 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 설명 :

Istella 데이터 세트는 Istella에서 공개한 3개의 대규모 Learning-to-Rank 데이터 세트입니다. 각 데이터 세트는 기능 벡터로 표시되는 쿼리-문서 쌍과 해당 관련성 판단 레이블로 구성됩니다.

데이터 세트에는 세 가지 버전이 포함되어 있습니다.

• main ("Istella LETOR"): 10,454,629개의 쿼리-문서 쌍을 포함합니다.
• s ("Istella-S LETOR"): 3,408,630개의 쿼리-문서 쌍을 포함합니다.
• x ("Istella-X LETOR"): 26,791,447개의 쿼리-문서 쌍을 포함합니다.

다음과 같이 데이터 세트의 main 버전, s 또는 x 버전을 사용할지 여부를 지정할 수 있습니다.

ds = tfds.load("istella/main")
ds = tfds.load("istella/s")
ds = tfds.load("istella/x")

istella 만 지정된 경우 기본적으로 istella/main 옵션이 선택됩니다.

# This is the same as `tfds.load("istella/main")`
ds = tfds.load("istella")

• 홈페이지 : http://quickrank.isti.cnr.it/istella-dataset/

• 소스 코드 : tfds.ranking.istella.Istella

• 버전 :

  • 1.0.0 : 최초 릴리스.
  • 1.0.1 : float64를 지원하도록 직렬화를 수정합니다.
  • 1.1.0 : 기능을 하나의 'float_features' 기능으로 묶습니다.
  • 1.2.0 (기본값): 쿼리 및 문서 식별자를 추가합니다.

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'doc_id': Tensor(shape=(None,), dtype=int64),
    'float_features': Tensor(shape=(None, 220), dtype=float64),
    'label': Tensor(shape=(None,), dtype=float64),
    'query_id': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 기능 문서 :

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@article{10.1145/2987380,
  author = {Dato, Domenico and Lucchese, Claudio and Nardini, Franco Maria and Orlando, Salvatore and Perego, Raffaele and Tonellotto, Nicola and Venturini, Rossano},
  title = {Fast Ranking with Additive Ensembles of Oblivious and Non-Oblivious Regression Trees},
  year = {2016},
  publisher = {ACM},
  address = {New York, NY, USA},
  volume = {35},
  number = {2},
  issn = {1046-8188},
  url = {https://doi.org/10.1145/2987380},
  doi = {10.1145/2987380},
  journal = {ACM Transactions on Information Systems},
  articleno = {15},
  numpages = {31},
}

istella/main(기본 구성)

• 다운로드 크기 : 1.20 GiB

• 데이터세트 크기 : 1.12 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

istella/s

• 다운로드 크기 : 450.26 MiB

• 데이터 세트 크기 : 421.88 MiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

이스텔라/x

• 다운로드 크기 : 4.42 GiB

• 데이터세트 크기 : 2.46 GiB

• 분할 :

• 예 ( tfds.as_dataframe ):