מסך סיכום

• תיאור :

מערך נתונים של SummScreen Summarization, גרסה לא אנונימית, ללא אסימון.

פיצולי רכבת/ערך/בדיקה וסינון מבוססים על מערך הנתונים הסופי האסימון, אך התמלילים והתקצירים המסופקים מבוססים על הטקסט הלא מאוזן.

ישנן שתי תכונות:

• תמלול: תמלול פרק מלא, כל שורת דיאלוג מופרדת בשורות חדשות

• תקציר: תקצירים או סיכומים של פרקים

• דף הבית : https://github.com/mingdachen/SummScreen

• קוד מקור : tfds.datasets.summscreen.Builder

• גרסאות :

  • 1.0.0 (ברירת מחדל): שחרור ראשוני.

• גודל הורדה : 841.27 MiB

• מפתחות בפיקוח (ראה as_supervised doc ): ('transcript', 'recap')

• איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.

• ציטוט :

@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 (תצורת ברירת המחדל)

• תיאור תצורה : ForeverDreaming

• גודל ערכת נתונים: 132.99 MiB

• שמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'episode_number': Text(shape=(), dtype=string),
    'episode_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'recap': Text(shape=(), dtype=string),
    'show_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript_author': Text(shape=(), dtype=string),
})

• תיעוד תכונה :

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):

summscreen/tms

• תיאור תצורה : TVMegaSite

• גודל ערכת נתונים: 592.53 MiB

• שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא

• פיצולים :

• מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'episode_summary': Text(shape=(), dtype=string),
    'recap': Text(shape=(), dtype=string),
    'recap_author': Text(shape=(), dtype=string),
    'show_title': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript_author': Tensor(shape=(None,), dtype=string),
})

• תיעוד תכונה :

• דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):