rosso

• Descrizione :

Questo corpus contiene post preelaborati dal set di dati Reddit. Il set di dati è composto da 3.848.330 post con una lunghezza media di 270 parole per il contenuto e 28 parole per il riepilogo.

Le funzionalità includono stringhe: autore, corpo, corpo normalizzato, contenuto, riepilogo, subreddit, subreddit_id. Il contenuto viene utilizzato come documento e il riepilogo viene utilizzato come riepilogo.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice north_east

• Pagina iniziale : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• Codice sorgente : tfds.datasets.reddit.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 2.93 GiB

• Dimensione del set di dati: 18.09 GiB

• Cache automatica ( documentazione ): No

• Divisioni :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('content', 'summary')

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@inproceedings{volske-etal-2017-tl,
    title = "{TL};{DR}: Mining {R}eddit to Learn Automatic Summarization",
    author = {V{\"o}lske, Michael  and
      Potthast, Martin  and
      Syed, Shahbaz  and
      Stein, Benno},
    booktitle = "Proceedings of the Workshop on New Frontiers in Summarization",
    month = sep,
    year = "2017",
    address = "Copenhagen, Denmark",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/W17-4508",
    doi = "10.18653/v1/W17-4508",
    pages = "59--63",
    abstract = "Recent advances in automatic text summarization have used deep neural networks to generate high-quality abstractive summaries, but the performance of these models strongly depends on large amounts of suitable training data. We propose a new method for mining social media for author-provided summaries, taking advantage of the common practice of appending a {``}TL;DR{''} to long posts. A case study using a large Reddit crawl yields the Webis-TLDR-17 dataset, complementing existing corpora primarily from the news genre. Our technique is likely applicable to other social media sites and general web crawls.",
}