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  • विवरण:

डेटा प्रपत्र विषय-विधेय-वस्तु (DBpedia) से निकाले गए [के 1 से 7 ट्रिपल के सेट शामिल https://wiki.dbpedia.org/ ] और प्राकृतिक भाषा पाठ इन ट्रिपल की एक verbalisation है कि। परीक्षण डेटा 15 अलग-अलग डोमेन में फैला हुआ है जहां प्रशिक्षण डेटा में केवल 10 दिखाई देते हैं। डेटासेट एक मानक तालिका प्रारूप का अनुसरण करता है।

विभाजित करना उदाहरण
'test_all' 4,928
'test_unseen' २,४३३
'train' 18,102
'validation' 2,268
  • विशेषताएं:
FeaturesDict({
    'input_text': FeaturesDict({
        'context': tf.string,
        'table': Sequence({
            'column_header': tf.string,
            'content': tf.string,
            'row_number': tf.int16,
        }),
    }),
    'target_text': tf.string,
})
  • प्रशस्ति पत्र:
@inproceedings{gardent2017creating,
    title = ""Creating Training Corpora for {NLG} Micro-Planners"",
    author = ""Gardent, Claire  and
      Shimorina, Anastasia  and
      Narayan, Shashi  and
      Perez-Beltrachini, Laura"",
    booktitle = ""Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)"",
    month = jul,
    year = ""2017"",
    address = ""Vancouver, Canada"",
    publisher = ""Association for Computational Linguistics"",
    doi = ""10.18653/v1/P17-1017"",
    pages = ""179--188"",
    url = ""https://www.aclweb.org/anthology/P17-1017.pdf""
}