- Описание :
Это набор данных для классификации целей цитирования в научных статьях. Метка основного намерения цитирования для каждого объекта Json указывается с помощью ключа label, а контекст цитирования указывается с помощью ключа контекста. Пример: { 'строка': 'У павианов чакма отношения между самцом и детенышем могут быть связаны как с формированием дружбы, так и с успехом в отцовстве [30,31].' 'sectionName': 'Introduction', 'label': 'background', 'citingPaperId': '7a6b2d4b405439', 'citedPaperId': '9d1abadc55b5e0', ... } Вы можете получить полную информацию о статье, используя предоставленные идентификаторы статьи с помощью Semantic Scholar API ( https://api.semanticscholar.org/ ). Ярлыки: Метод, Фон, Результат.
Домашняя страница : https://github.com/allenai/scicite
Исходный код :
tfds.text.Scicite
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Размер загрузки :
22.12 MiB
.Размер набора данных :
Unknown size
Автокэширование ( документация ): неизвестно
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 1859 |
'train' | 8194 |
'validation' | 916 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'citeEnd': tf.int64,
'citeStart': tf.int64,
'citedPaperId': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'citingPaperId': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'excerpt_index': tf.int32,
'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'isKeyCitation': tf.bool,
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=3),
'label2': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=4),
'label2_confidence': tf.float32,
'label_confidence': tf.float32,
'sectionName': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'source': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=7),
'string': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})
- Документация по функциям :
Характерная черта | Сорт | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
citeEnd | Тензор | tf.int64 | ||
citeStart | Тензор | tf.int64 | ||
процитированныйPaperId | Текст | tf.string | ||
цитированиеPaperId | Текст | tf.string | ||
excerpt_index | Тензор | tf.int32 | ||
я бы | Текст | tf.string | ||
isKeyCitation | Тензор | tf.bool | ||
этикетка | Метка класса | tf.int64 | ||
метка2 | Метка класса | tf.int64 | ||
label2_confidence | Тензор | tf.float32 | ||
label_confidence | Тензор | tf.float32 | ||
sectionName | Текст | tf.string | ||
источник | Метка класса | tf.int64 | ||
нить | Текст | tf.string |
Контролируемые ключи (см.
as_supervised
doc ):('string', 'label')
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@InProceedings{Cohan2019Structural,
author={Arman Cohan and Waleed Ammar and Madeleine Van Zuylen and Field Cady},
title={Structural Scaffolds for Citation Intent Classification in Scientific Publications},
booktitle="NAACL",
year="2019"
}