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Opinion_abstracts

  • Descrição:

Existem dois subconjuntos de dados:

(1) RottenTomatoes: Os críticos de cinema e consensos rastreado http://rottentomatoes.com/ Tem campos de "_movie_name", "_movie_id", "_critics", e "_critic_consensus".

(2) IDebate: Os argumentos rastreado http://idebate.org/ Tem campos de "_debate_name", "_debate_id", "_claim", "_claim_id", "_argument_sentences".

@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 (configuração padrão)

  • A inscrição Config: críticos profissionais e consenso de 3.731 filmes.

  • Dataset tamanho: 50.10 MiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 3.731
  • Características:
FeaturesDict({
    '_critic_consensus': tf.string,
    '_critics': Sequence({
        'key': tf.string,
        'value': tf.string,
    }),
    '_movie_id': tf.string,
    '_movie_name': tf.string,
})

Opinion_abstracts / idebate

  • A inscrição Config: 2.259 pedidos de 676 debates.

  • Dataset size: 3.15 MiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 2.259
  • Características:
FeaturesDict({
    '_argument_sentences': Sequence({
        'key': tf.string,
        'value': tf.string,
    }),
    '_claim': tf.string,
    '_claim_id': tf.string,
    '_debate_name': tf.string,
})