reddit_disentanglement

• Описание:

Этот набор данных содержит ~ 3 млн сообщений от Reddit. Каждое сообщение помечено метаданными. Задача состоит в том, чтобы предсказать идентификатор его родительского сообщения в соответствующем потоке. Каждая запись содержит список сообщений из одной цепочки. Дублированные и поврежденные записи удаляются из набора данных.

Возможности: - id - идентификатор сообщения - текст - текст сообщения - автор - автор сообщения - created_utc - отметка времени UTC сообщения - link_id - идентификатор сообщения, к которому относится комментарий: - parent_id - идентификатор родительского сообщения в текущем потоке

• Домашняя страница: https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer

• Исходный код: tfds.text.RedditDisentanglement

• Версии:

  • 2.0.0 ( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.

• Размер загрузки: Unknown size

• Dataset размер: Unknown size

• Руководство по эксплуатации скачать: Этот набор данных требует от вас , чтобы загрузить исходные данные вручную в download_config.manual_dir ( по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Скачать https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer, распаковка raw_data.zip и запустить generate_dataset.py с учетными данными API Reddit. Затем поместите train.csv, val.csv и test.csv из выходного каталога в папку руководства.

• Авто-кэшируются ( документация ): Unknown

• расколы:

• Особенности:

FeaturesDict({
    'thread': Sequence({
        'author': Text(shape=(), dtype=tf.string),
        'created_utc': Text(shape=(), dtype=tf.string),
        'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
        'link_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
        'parent_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
        'text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    }),
})

• Контролируемые ключи (см as_supervised документ ): None

• Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ): Отсутствует.

• Образец цитирования:

@article{zhu2019did,
  title={Who did They Respond to? Conversation Structure Modeling using Masked Hierarchical Transformer},
  author={Zhu, Henghui and Nan, Feng and Wang, Zhiguo and Nallapati, Ramesh and Xiang, Bing},
  journal={arXiv preprint arXiv:1911.10666},
  year={2019}
}