• विवरण :

इस कॉर्पस में Reddit डेटासेट से प्रीप्रोसेस्ड पोस्ट हैं। डेटासेट में सामग्री के लिए 270 शब्दों की औसत लंबाई और सारांश के लिए 28 शब्दों के साथ 3,848,330 पोस्ट होते हैं।

सुविधाओं में तार शामिल हैं: लेखक, शरीर, सामान्यीकृत शरीर, सामग्री, सारांश, सबरेडिट, सबरेडिट_आईडी। सामग्री का उपयोग दस्तावेज़ के रूप में किया जाता है और सारांश का उपयोग सारांश के रूप में किया जाता है।

विभाजित करना उदाहरण
'train' 3,848,330
  • फ़ीचर संरचना :
    'author': string,
    'body': string,
    'content': string,
    'id': string,
    'normalizedBody': string,
    'subreddit': string,
    'subreddit_id': string,
    'summary': string,
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीटाइप विवरण
विशेषताएं डिक्ट
लेखक टेन्सर डोरी
तन टेन्सर डोरी
विषय टेन्सर डोरी
पहचान टेन्सर डोरी
सामान्यीकृत शरीर टेन्सर डोरी
उपखंड टेन्सर डोरी
subreddit_id टेन्सर डोरी
सारांश टेन्सर डोरी
  • उद्धरण :
    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 = "",
    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.",