xsum

• Descriptif :

Ensemble de données de résumé extrême (XSum).

Il existe deux fonctionnalités : - document : saisie d'un article d'actualité. - résumé : une phrase récapitulant l'article.

Ces données doivent être téléchargées et extraites manuellement comme décrit dans https://github.com/EdinburghNLP/XSum/blob/master/XSum-Dataset/README.md Le dossier 'xsum-extracts-from-downloads' doit être compressé comme 'xsum-extracts-from-downloads.tar.gz' et placez-le dans le dossier téléchargé manuellement.

• Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code north_east

• Page d' accueil : https://github.com/EdinburghNLP/XSum/tree/master/XSum-Dataset

• Code source : tfds.summarization.Xsum

• Versions :

  • 1.0.0 : Jeu de données sans nettoyage.
  • 1.1.0 (par défaut) : Supprime le contenu Web.

• Taille du téléchargement : 2.59 MiB

• Taille du jeu de données : 512.03 MiB

• Instructions de téléchargement manuel : cet ensemble de données nécessite que vous téléchargiez manuellement les données sources dans download_config.manual_dir (par défaut ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ) :
  Les instructions de téléchargement détaillées (qui nécessitent l'exécution d'un script personnalisé) sont ici : https://github.com/EdinburghNLP/XSum/blob/master/XSum-Dataset/README.md#running-the-download-and-extraction-scripts , veuillez mettre le fichier xsum-extracts-from-downloads.tar.gz dans le manual_dir.

• Mise en cache automatique ( documentation ): Non

• Fractionnements :

• Structure des fonctionnalités :

FeaturesDict({
    'document': Text(shape=(), dtype=string),
    'summary': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentation des fonctionnalités :

• Clés supervisées (Voir as_supervised doc ): ('document', 'summary')

• Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.

• Exemples ( tfds.as_dataframe ):

• Citation :

@article{Narayan2018DontGM,
  title={Don't Give Me the Details, Just the Summary! Topic-Aware Convolutional Neural Networks for Extreme Summarization},
  author={Shashi Narayan and Shay B. Cohen and Mirella Lapata},
  journal={ArXiv},
  year={2018},
  volume={abs/1808.08745}
}