reddit_tifu

• Deskripsi :

Dataset Reddit, di mana TIFU menunjukkan nama subbreddit / r / tifu. Seperti yang didefinisikan dalam publikasi, styel "short" menggunakan judul sebagai ringkasan dan "long" menggunakan tldr sebagai ringkasan.

Fitur termasuk: - dokumen: teks posting tanpa tldr. - tldr: baris tldr. - title: judul dipangkas tanpa tldr. - up: suara positif. - skor: skor. - num_comments: jumlah komentar. - rasio_vote_rasio: rasio suara positif.

• Beranda : https://github.com/ctr4si/MMN

• Kode sumber : tfds.summarization.RedditTifu

• Versi :

  • 1.1.0 (default): Tidak ada catatan rilis.

• Ukuran unduhan : 639.54 MiB

• Ukuran kumpulan data : Unknown size

• Cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak diketahui

• Fitur :

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,
})

• Kutipan :

@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}
}

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

reddit_tifu / pendek (konfigurasi default)

• Deskripsi konfigurasi : Menggunakan judul sebagai ringkasan.

• Split :

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): ('documents', 'title')

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

reddit_tifu / long

• Deskripsi konfigurasi : Menggunakan TLDR sebagai ringkasan.

• Split :

• Kunci yang diawasi (Lihat as_supervised doc ): ('documents', 'tldr')

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):