- Açıklama:
Film gerekçesi veri kümesi, film incelemeleri için insan açıklamalı gerekçeler içerir.
Kaynak kodu:
tfds.text.MovieRationales
sürümleri:
-
0.1.0
(varsayılan): Hayır sürüm notları.
-
İndirme boyutu:
3.72 MiB
Veri kümesi boyutu:
Unknown size
Otomatik önbelleğe ( dokümantasyon ): Bilinmeyen
Splits:
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 199 |
'train' | 1.600 |
'validation' | 200 |
- Özellikler:
FeaturesDict({
'evidences': Sequence(Text(shape=(), dtype=tf.string)),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=2),
'review': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
Denetimli tuşları (Bkz
as_supervised
doc ):None
Şekil ( tfds.show_examples ): desteklenmez.
Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Citation:
@unpublished{eraser2019,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}
}