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  • विवरण:

इस कोष में Reddit डेटासेट से पूर्व-संसाधित पोस्ट शामिल 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
  • विशेषताएं:
    '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,
  • प्रशस्ति पत्र:
    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.",