movie_rationales

• 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:

• 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@unpublished{eraser2019,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}
}