- Описание:
Есть два дополнительных набора данных:
(1) RottenTomatoes: В кинокритики и консенсус выполз из http://rottentomatoes.com/ Он имеет поля "_movie_name", "_movie_id", "_critics", и "_critic_consensus".
(2) IDebate: Аргументы выползли из http://idebate.org/ Он имеет поле "_debate_name", "_debate_id", "_claim", "_claim_id", "_argument_sentences".
Домашняя страница: http://www.ccs.neu.edu/home/luwang/data.html
Исходный код:
tfds.summarization.OpinionAbstracts
Версии:
-
1.0.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Скачать Размер:
20.08 MiB
Авто-кэшируются ( документация ): Да
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Образец цитирования:
@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",
}
мнение_abstracts / rotten_tomatoes (конфигурация по умолчанию)
Описание Config: Профессиональные критики и консенсус 3,731 фильмов.
Dataset Размер:
50.10 MiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 3731 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'_critic_consensus': tf.string,
'_critics': Sequence({
'key': tf.string,
'value': tf.string,
}),
'_movie_id': tf.string,
'_movie_name': tf.string,
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('_critics', '_critic_consensus')
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
мнение_abstracts / idebate
Описание конфигурации: 2,259 претензии на 676 дискуссий.
Dataset Размер:
3.15 MiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 2,259 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'_argument_sentences': Sequence({
'key': tf.string,
'value': tf.string,
}),
'_claim': tf.string,
'_claim_id': tf.string,
'_debate_name': tf.string,
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('_argument_sentences', '_claim')
Примеры ( tfds.as_dataframe ):