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• 설명 :

학술 논문의 인용 의도를 분류하기 위한 데이터셋입니다. 각 Json 개체의 기본 인용 의도 레이블은 레이블 키로 지정되고 인용 컨텍스트는 컨텍스트 키로 지정됩니다. 예시:

{
 'string': 'In chacma baboons, male-infant relationships can be linked to both
    formation of friendships and paternity success [30,31].'
 'sectionName': 'Introduction',
 'label': 'background',
 'citingPaperId': '7a6b2d4b405439',
 'citedPaperId': '9d1abadc55b5e0',
 ...
 }

Semantic Scholar API( https://api.semanticscholar.org/ )와 함께 제공된 논문 ID를 사용하여 논문에 대한 전체 정보를 얻을 수 있습니다.

레이블은 메서드, 배경, 결과입니다.

• 추가 문서 : north_east 코드가 있는 논문에서 탐색

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

• 소스 코드 : tfds.datasets.scicite.Builder

• 버전 :

  • 1.0.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 22.12 MiB

• 데이터 세트 크기 : 7.26 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'citeEnd': int64,
    'citeStart': int64,
    'citedPaperId': Text(shape=(), dtype=string),
    'citingPaperId': Text(shape=(), dtype=string),
    'excerpt_index': int32,
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'isKeyCitation': bool,
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'label2': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'label2_confidence': float32,
    'label_confidence': float32,
    'sectionName': Text(shape=(), dtype=string),
    'source': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=7),
    'string': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 기능 문서 :

• 감독 키 ( as_supervised 문서 참조): ('string', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@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"
}