resúmenes_de_opinión

• Descripción :

Hay dos subconjuntos de datos:

(1) RottenTomatoes: los críticos de cine y el consenso se rastrearon desde http://rottentomatoes.com/ Tiene campos de "_movie_name", "_movie_id", "_critics" y "_critic_consensus".

(2) IDebate: Los argumentos rastreados desde http://idebate.org/ Tiene campos de "_debate_name", "_debate_id", "_claim", "_claim_id", "_argument_sentences".

• Página de inicio : http://www.ccs.neu.edu/home/luwang/data.html

• Código fuente : tfds.summarization.OpinionAbstracts

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 20.08 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ): Falta.

• Cita :

@inproceedings{wang-ling-2016-neural,
    title = "Neural Network-Based Abstract Generation for Opinions and Arguments",
    author = "Wang, Lu  and
      Ling, Wang",
    booktitle = "Proceedings of the 2016 Conference of the North {A}merican Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies",
    month = jun,
    year = "2016",
    address = "San Diego, California",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/N16-1007",
    doi = "10.18653/v1/N16-1007",
    pages = "47--57",
}

opinion_abstracts/rotten_tomatoes (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : críticos profesionales y consenso de 3.731 películas.

• Tamaño del conjunto de datos : 50.10 MiB

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    '_critic_consensus': tf.string,
    '_critics': Sequence({
        'key': tf.string,
        'value': tf.string,
    }),
    '_movie_id': tf.string,
    '_movie_name': tf.string,
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised ): ('_critics', '_critic_consensus')

opinion_abstracts/idebate

• Descripción de la configuración : 2259 reclamos para 676 debates.

• Tamaño del conjunto de datos : 3.15 MiB

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    '_argument_sentences': Sequence({
        'key': tf.string,
        'value': tf.string,
    }),
    '_claim': tf.string,
    '_claim_id': tf.string,
    '_debate_name': tf.string,
})

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (ver as_supervised ): ('_argument_sentences', '_claim')