reddit_tifu

• 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:

• Контролируемые ключи (см as_supervised документ ): ('documents', 'title')

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

reddit_tifu / длинный

• Описание конфигурации: Использование TLDR в качестве резюме.

• расколы:

• Контролируемые ключи (см as_supervised документ ): ('documents', 'tldr')

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):