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scicite

  • विवरण:

यह अकादमिक पत्रों में उद्धरण के इरादों को वर्गीकृत करने के लिए एक डेटासेट है। प्रत्येक Json ऑब्जेक्ट के लिए मुख्य उद्धरण आशय लेबल को लेबल कुंजी के साथ निर्दिष्ट किया जाता है जबकि उद्धरण संदर्भ को संदर्भ कुंजी के साथ निर्दिष्ट किया जाता है। उदाहरण: { 'स्ट्रिंग': 'चकमा बबून में, पुरुष-शिशु संबंधों को दोस्ती के गठन और पितृत्व की सफलता [30,31] दोनों से जोड़ा जा सकता है।' 'सेक्शननाम': 'परिचय', 'लेबल': 'बैकग्राउंड', 'सिटिंगपेपरआईड': '7ए6बी2डी4बी405439', 'सिटेडपेपरआईड': '9डी1एबीडीसी55बी5ई0', ...} आप दिए गए पेपर आईडी का उपयोग करके पेपर के बारे में पूरी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। सिमेंटिक विद्वान एपीआई के साथ ( https://api.semanticscholar.org/ )। लेबल हैं: विधि, पृष्ठभूमि, परिणाम

  • होमपेज: https://github.com/allenai/scicite

  • स्रोत कोड: tfds.text.Scicite

  • संस्करण:

    • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नहीं रिलीज नोट्स।
  • डाउनलोड का आकार: 22.12 MiB

  • डेटासेट का आकार: Unknown size

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): अज्ञात

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,859
'train' 8,194
'validation' 916
  • विशेषताएं:
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),
})
  • प्रशस्ति पत्र:
@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"
}