Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

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:

Расколоть Примеры
  • 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),
    }),
})
@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}
}