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

wmt16_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/wmt16/translation-task.html

  • Исходный код: tfds.translate.Wmt16Translate

  • 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:2016:WMT1,
  author    = {Bojar, Ond
{r}ej  and  Chatterjee, Rajen  and  Federmann, Christian  and  Graham, Yvette  and  Haddow, Barry  and  Huck, Matthias  and  Jimeno Yepes, Antonio  and  Koehn, Philipp  and  Logacheva, Varvara  and  Monz, Christof  and  Negri, Matteo  and  Neveol, Aurelie  and  Neves, Mariana  and  Popel, Martin  and  Post, Matt  and  Rubino, Raphael  and  Scarton, Carolina  and  Specia, Lucia  and  Turchi, Marco  and  Verspoor, Karin  and  Zampieri, Marcos},
  title     = {Findings of the 2016 Conference on Machine Translation},
  booktitle = {Proceedings of the First Conference on Machine Translation},
  month     = {August},
  year      = {2016},
  address   = {Berlin, Germany},
  publisher = {Association for Computational Linguistics},
  pages     = {131--198},
  url       = {http://www.aclweb.org/anthology/W/W16/W16-2301}
}

wmt16_translate / cs-en (конфигурация по умолчанию)

  • Описание конфигурации: WMT 2016 CS-ы задачи перевода данные.

  • Скачать Размер: 1.57 GiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 2 999
'train' 52 335 651
'validation' 2 656
  • Особенности:
Translation({
    'cs': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt16_translate / de-en

  • Описание Config: WMT +2016 де-ан задач перевода данных.

  • Скачать Размер: 1.57 GiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 2 999
'train' 4,548,885
'validation' 2 169
  • Особенности:
Translation({
    'de': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt16_translate / fi-en

  • Описание конфигурации: WMT 2016 фи-ный перевод задача набора данных.

  • Скачать Размер: 260.51 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 6000
'train' 2 073 394
'validation' 1,370
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'fi': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt16_translate / ro-en

  • Описание конфигурации: WMT 2016 ро-ный перевод задача набора данных.

  • Скачать Размер: 273.83 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 1,999
'train' 610 320
'validation' 1,999
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'ro': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt16_translate / ru-en

  • Описание конфигурации: WMT 2016 Ru-En задач перевода данных.

  • Скачать Размер: 993.38 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 2 998
'train' 2,516,162
'validation' 2 818
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'ru': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})

wmt16_translate / tr-en

  • Описание конфигурации: WMT 2016 тр-ный перевод задача набора данных.

  • Скачать Размер: 59.32 MiB

  • расколы:

Расколоть Примеры
'test' 3 000
'train' 205 756
'validation' 1 001
  • Особенности:
Translation({
    'en': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'tr': Text(shape=(), dtype=tf.string),
})