movie_rationales

• Descripción:

El conjunto de datos del fundamento de la película contiene fundamentos humanos anotados para las reseñas de películas.

• Inicio: http://www.cs.jhu.edu/~ozaidan/rationales/

• El código fuente: tfds.text.MovieRationales

• versiones:

  • 0.1.0 (por defecto): No hay notas de la versión.

• Tamaño del paquete: 3.72 MiB

• Tamaño de conjunto de datos: Unknown size

• Auto-caché ( documentación ): Desconocido

• Fraccionamientos:

• características:

FeaturesDict({
    'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
    'review': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): No soportado.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita:

@unpublished{eraser2019,
    title = {ERASER: A Benchmark to Evaluate Rationalized NLP Models},
    author = {Jay DeYoung and Sarthak Jain and Nazneen Fatema Rajani and Eric Lehman and Caiming Xiong and Richard Socher and Byron C. Wallace}
}
@InProceedings{zaidan-eisner-piatko-2008:nips,
  author    =  {Omar F. Zaidan  and  Jason Eisner  and  Christine Piatko},
  title     =  {Machine Learning with Annotator Rationales to Reduce Annotation Cost},
  booktitle =  {Proceedings of the NIPS*2008 Workshop on Cost Sensitive Learning},
  month     =  {December},
  year      =  {2008}
}