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pantalla de resumen

  • Descripción:

Conjunto de datos de resumen SummScreen, versión no anonimizada, no tokenizada.

Las divisiones de entrenamiento / val / prueba y el filtrado se basan en el conjunto de datos tokenizado final, pero las transcripciones y resúmenes proporcionados se basan en el texto tokenizado.

Hay dos características:

@article{DBLP:journals/corr/abs-2104-07091,
  author    = {Mingda Chen and
               Zewei Chu and
               Sam Wiseman and
               Kevin Gimpel},
  title     = {SummScreen: {A} Dataset for Abstractive Screenplay Summarization},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2104.07091},
  year      = {2021},
  url       = {https://arxiv.org/abs/2104.07091},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {2104.07091},
  timestamp = {Mon, 19 Apr 2021 16:45:47 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2104-07091.bib},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

summscreen / fd (configuración predeterminada)

  • Descripción config: ForeverDreaming

  • Conjunto de datos de tamaño: 132.99 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): Sí

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 337
'train' 3.673
'validation' 338
  • características:
FeaturesDict({
    'episode_number': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'episode_title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'recap': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'show_title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'transcript_author': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

summscreen / tms

  • Descripción config: TVMegaSite

  • Conjunto de datos de tamaño: 592.53 MiB

  • Auto-caché ( documentación ): No

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 1,793
'train' 18,915
'validation' 1,795
  • características:
FeaturesDict({
    'episode_summary': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'recap': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'recap_author': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'show_title': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'transcript_author': Tensor(shape=(None,), dtype=tf.string),
})