- Описание:
Набор данных обоснования фильмов содержит аннотированные людьми обоснования для обзоров фильмов.
Домашняя страница: http://www.cs.jhu.edu/~ozaidan/rationales/
Исходный код:
tfds.text.MovieRationales
Версии:
-
0.1.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Скачать Размер:
3.72 MiB
Dataset размер:
Unknown size
Авто-кэшируются ( документация ): Unknown
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 199 |
'train' | 1,600 |
'validation' | 200 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
'review': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):None
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Образец цитирования:
@unpublished{eraser2019,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}
}