movie_rationales

• विवरण :

मूवी तर्काधार डेटासेट में मूवी समीक्षाओं के लिए मानवीय व्याख्या वाले तर्क शामिल हैं।

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

• स्रोत कोड : tfds.text.MovieRationales

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 3.72 MiB

• डेटासेट का आकार : 8.37 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@unpublished{eraser2019,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}
}