Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

reddit

  • opis:

Ten korpus zawiera wstępnie przetworzone posty ze zbioru danych Reddit. Zbiór danych składa się z 3 848 330 postów o średniej długości 270 słów w przypadku treści i 28 słów w przypadku podsumowania.

Funkcje obejmują ciągi: autor, treść, normalizedBody, treść, podsumowanie, subreddit, subreddit_id. Treść jest używana jako dokument, a streszczenie jako podsumowanie.

Podział Przykłady
'train' 3 848 330
  • Cechy:
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,
})
  • cytat:
@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.",
}