reddit

• توضیحات :

این مجموعه حاوی پست های از پیش پردازش شده از مجموعه داده Reddit است. مجموعه داده شامل 3848330 پست با طول متوسط ​​270 کلمه برای محتوا و 28 کلمه برای خلاصه است.

ویژگی‌ها شامل رشته‌ها می‌شود: نویسنده، بدنه، بدنه عادی، محتوا، خلاصه، subreddit، subreddit_id. محتوا به عنوان سند و خلاصه به عنوان خلاصه استفاده می شود.

• اسناد اضافی : کاوش در کاغذها با کد north_east

• صفحه اصلی : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus

• کد منبع : tfds.datasets.reddit.Builder

• نسخه ها :

  • 1.0.0 (پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.

• حجم دانلود : 2.93 GiB

• حجم مجموعه داده : 18.09 GiB

• ذخیره خودکار ( اسناد ): خیر

• تقسیم ها :

• ساختار ویژگی :

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

• مستندات ویژگی :

• کلیدهای نظارت شده (مشاهده as_supervised doc ): ('content', 'summary')

• شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.

• مثال‌ها ( tfds.as_dataframe ):

• نقل قول :

@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.",
}