- Описание:
Набор данных Reddit, где TIFU обозначает имя subbreddit / r / tifu. Как определено в публикации, стиль «короткий» использует заголовок как сводку, а «длинный» использует tldr как сводку.
Возможности включают в себя: - документ: текст сообщения без TLDR. - tldr: строка tldr. - title: обрезанный заголовок без tldr. - ups: положительные голоса. - оценка: оценка. - num_comments: количество комментариев. - upvote_ratio: соотношение голосов.
Домашняя страница: https://github.com/ctr4si/MMN
Исходный код:
tfds.summarization.RedditTifu
Версии:
-
1.1.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Скачать Размер:
639.54 MiB
Dataset размер:
Unknown size
Авто-кэшируются ( документация ): Unknown
Особенности:
FeaturesDict({
'documents': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'num_comments': tf.float32,
'score': tf.float32,
'title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'tldr': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'ups': tf.float32,
'upvote_ratio': tf.float32,
})
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Образец цитирования:
@misc{kim2018abstractive,
title={Abstractive Summarization of Reddit Posts with Multi-level Memory Networks},
author={Byeongchang Kim and Hyunwoo Kim and Gunhee Kim},
year={2018},
eprint={1811.00783},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
reddit_tifu / short (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации: Использование названия в качестве резюме.
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 79 740 |
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('documents', 'title')
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
reddit_tifu / длинный
Описание конфигурации: Использование TLDR в качестве резюме.
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 42 139 |
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):('documents', 'tldr')
Примеры ( tfds.as_dataframe ):