- توضیحات :
این مجموعه شامل پست های پیش پردازش شده از مجموعه داده های Reddit است. مجموعه داده شامل 3،848،330 پست با طول متوسط 270 کلمه برای محتوا ، و 28 کلمه برای خلاصه است.
ویژگی ها شامل رشته ها هستند: نویسنده ، متن ، بدن normalized ، محتوا ، خلاصه ، subreddit ، subreddit_id. محتوا به عنوان سند و خلاصه به عنوان خلاصه استفاده می شود.
صفحه اصلی : https://github.com/webis-de/webis-tldr-17-corpus
کد منبع :
tfds.summarization.Reddit
نسخه ها :
-
1.0.0
(پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.
-
اندازه بارگیری :
2.93 GiB
اندازه مجموعه داده :
18.09 GiB
ذخیره خودکار ( مستندات ): خیر
تقسیم :
شکاف | مثال ها |
---|---|
'train' | 3،848،330 |
- ویژگی ها :
FeaturesDict({
'author': tf.string,
'body': tf.string,
'content': tf.string,
'id': tf.string,
'normalizedBody': tf.string,
'subreddit': tf.string,
'subreddit_id': tf.string,
'summary': tf.string,
})
کلیدهای تحت نظارت (به
as_supervised
سند نظارت شده مراجعه کنید):('content', 'summary')
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.",
}
شکل ( tfds.show_examples ): پشتیبانی نمی شود.
مثالها ( tfds.as_dataframe ):