- Описание :
Есть два дополнительных набора данных:
(1) RottenTomatoes: Критики фильма и консенсус взяли с http://rottentomatoes.com/. В нем есть поля «_movie_name», «_movie_id», «_critics» и «_critic_consensus».
(2) IDebate: аргументы, полученные от http://idebate.org/. Он содержит поля «_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): без примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
20.08 MiB
Автоматическое кэширование ( документация ): Да
Цитата :
@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",
}
- Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
мнение_abstracts / rotten_tomatoes (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации : Профессиональные критики и единодушное мнение 3731 фильма.
Размер набора данных :
50.10 MiB
Сплит :
Трещина | 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
doc ):('_critics', '_critic_consensus')
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
мнение_abstracts / idebate
Описание конфига: 2259 заявок на 676 дебатов.
Размер набора данных :
3.15 MiB
Сплит :
Трещина | 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
doc ):('_argument_sentences', '_claim')
Примеры ( tfds.as_dataframe ):