Scientific_papers

• 説明:

科学論文データセットには、構造化された長いドキュメントの 2 つのセットが含まれています。データセットは、ArXiv および PubMed OpenAccess リポジトリから取得されます。

「arxiv」と「pubmed」の両方に 2 つの機能があります。

• article: ドキュメントの本文、「/n」で区切られた段落。
• 要約: ドキュメントの要約、「/n」で区切られたページ。

• section_names: "/n" で区切られたセクションのタイトル。

• 追加のドキュメント:コードnorth_eastを使用したペーパーの探索

• ホームページ: https://github.com/armancohan/long-summarization

• ソース コード: tfds.datasets.scientific_papers.Builder

• バージョン:

  • 1.1.0 : リリース ノートはありません。
  • 1.1.1 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 4.20 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'abstract': Text(shape=(), dtype=string),
    'article': Text(shape=(), dtype=string),
    'section_names': Text(shape=(), dtype=string),
})

• 機能のドキュメント:

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('article', 'abstract')

• 図( tfds.show_examples ): サポートされていません。

• 引用：

@article{Cohan_2018,
   title={A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of
            Long Documents},
   url={http://dx.doi.org/10.18653/v1/n18-2097},
   DOI={10.18653/v1/n18-2097},
   journal={Proceedings of the 2018 Conference of the North American Chapter of
          the Association for Computational Linguistics: Human Language
          Technologies, Volume 2 (Short Papers)},
   publisher={Association for Computational Linguistics},
   author={Cohan, Arman and Dernoncourt, Franck and Kim, Doo Soon and Bui, Trung and Kim, Seokhwan and Chang, Walter and Goharian, Nazli},
   year={2018}
}

Scientific_papers/arxiv (デフォルト設定)

• 構成の説明: ArXiv リポジトリからのドキュメント。

• データセットサイズ: 7.07 GiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):

Scientific_papers/pubmed

• 構成の説明: PubMed リポジトリからのドキュメント。

• データセットサイズ: 2.34 GiB

• スプリット:

• 例( tfds.as_dataframe ):