reddit_disentanglement

• Descrição :

Este conjunto de dados contém cerca de 3 milhões de mensagens do reddit. Cada mensagem é rotulada com metadados. A tarefa é prever o id de sua mensagem pai no thread correspondente. Cada registro contém uma lista de mensagens de um thread. Registros duplicados e corrompidos são removidos do conjunto de dados.

As características são:

• id - id da mensagem
• texto - texto da mensagem
• autor - autor da mensagem
• created_utc - carimbo de data/hora UTC da mensagem
• link_id - id do post ao qual o comentário se refere

Alvo:

• parent_id - id da mensagem pai no thread atual

• Página inicial : https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer

• Código -fonte: tfds.datasets.reddit_disentanglement.Builder

• Versões :

  • 2.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : Unknown size

• Tamanho do conjunto de dados : Unknown size

• Instruções de download manual : este conjunto de dados exige que você baixe os dados de origem manualmente em download_config.manual_dir (o padrão é ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Baixe https://github.com/henghuiz/MaskedHierarchicalTransformer, descompacte raw_data.zip e execute generate_dataset.py com suas credenciais reddit api. Em seguida, coloque train.csv, val.csv e test.csv do diretório de saída na pasta manual.

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Desconhecido

• Divisões :

• Estrutura de recursos :

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

• Documentação do recurso:

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ): Ausente.

• Citação :

@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}
}