Google I/O — это обертка! Наверстать упущенное в сеансах TensorFlow Просмотреть сеансы

wmt15_translate

  • Описание:

Перевести набор данных на основе данных statmt.org.

Версии существуют для разных лет с использованием комбинации нескольких источников данных. База wmt_translate позволяет создавать свои собственные конфигурации , чтобы выбрать свою собственную пару данных / языка путем создания пользовательского tfds.translate.wmt.WmtConfig .

config = tfds.translate.wmt.WmtConfig(
    version="0.0.1",
    language_pair=("fr", "de"),
    subsets={
        tfds.Split.TRAIN: ["commoncrawl_frde"],
        tfds.Split.VALIDATION: ["euelections_dev2019"],
    },
)
builder = tfds.builder("wmt_translate", config=config)
  • Домашняя страница: http://www.statmt.org/wmt15/translation-task.html

  • Исходный код: tfds.translate.Wmt15Translate

  • Версии:

    • 1.0.0 ( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
  • Dataset размер: Unknown size

  • Руководство по эксплуатации скачать: Этот набор данных требует от вас , чтобы загрузить исходные данные вручную в download_config.manual_dir ( по умолчанию ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    Некоторые из приведенных здесь конфигураций wmt требуют ручной загрузки. Пожалуйста, загляните в wmt.py, чтобы увидеть точный путь (и имя файла), который необходимо загрузить.

  • Авто-кэшируются ( документация ): Unknown

  • Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.

  • Образец цитирования:

@InProceedings{bojar-EtAl:2015:WMT,
  author    = {Bojar, Ond
{r}ej  and  Chatterjee, Rajen  and  Federmann, Christian  and  Haddow, Barry  and  Huck, Matthias  and  Hokamp, Chris  and  Koehn, Philipp  and  Logacheva, Varvara  and  Monz, Christof  and  Negri, Matteo  and  Post, Matt  and  Scarton, Carolina  and  Specia, Lucia  and  Turchi, Marco},
  title     = {Findings of the 2015 Workshop on Statistical Machine Translation},
  booktitle = {Proceedings of the Tenth Workshop on Statistical Machine Translation},
  month     = {September},
  year      = {2015},
  address   = {Lisbon, Portugal},
  publisher = {Association for Computational Linguistics},
  pages     = {1--46},
  url       = {http://aclweb.org/anthology/W15-3001}
}

wmt15_translate / cs-en (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации: WMT 2015 CS-ы задачи перевода данные.

  • Скачать Размер: 1.62 GiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 2 656
'train' 15,793,126
'validation' 3 003
  • Особенности:
Translation({
    'cs': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt15_translate / de-en

  • Описание конфигурации: WMT 2015 - де-ен задач перевода данных.

  • Скачать Размер: 1.62 GiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 2 169
'train' 4,522,998
'validation' 3 003
  • Особенности:
Translation({
    'de': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt15_translate / fi-en

  • Описание конфигурации: WMT 2015 фи-ный перевод задача набора данных.

  • Скачать Размер: 260.51 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 1,370
'train' 2 073 394
'validation' 1,500
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'fi': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt15_translate / fr-en

  • Описание Config: WMT 2015 FR-ный перевод задача набора данных.

  • Скачать Размер: 6.24 GiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 1,500
'train' 40 853 298
'validation' 4 503
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'fr': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt15_translate / ru-en

  • Описание конфигурации: WMT 2015 Ru-En задачи перевода данных.

  • Скачать Размер: 1.02 GiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 2 818
'train' 2,495,081
'validation' 3 003
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'ru': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})